本文将介绍如何使用Python对图像进行人脸识别。在介绍如何进行人脸识别之前，我们需要先了解人脸识别的相关技术。
一、人脸识别的相关技术
人脸识别是计算机视觉领域的一项研究。通过图像或视频中的人脸进行特征提取，将其与数据库中的人脸图像进行比对，从而实现对人脸的识别。
人脸识别主要有以下几种技术：
1、人脸检测：指在一张图片中检测出人脸所在的位置。
2、人脸对齐：将人脸图像对齐，使其中的人脸特征达到相似或一致。
3、人脸特征提取：提取出人脸图像中最为重要的特征，例如鼻子、眼睛、嘴巴等，并将其表示为一个向量。
4、人脸识别算法：将提取出的人脸特征与已知的人脸特征进行比对，得出识别结果。
二、使用Python进行人脸识别
1、人脸检测
使用Python进行人脸检测需用到的模块为OpenCV和Haar Cascades。其中，Haar Cascades是一种基于机器学习的对象检测方法，可以进行人脸检测。
import cv2
faceCascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
image = cv2.imread('test.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = faceCascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))
for (x, y, w, h) in faces:
cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
cv2.imshow('Faces found', image)
cv2.waitKey(0)
其中，‘test.jpg’为需要进行人脸检测的图像。
2、人脸对齐
人脸对齐可以利用人眼的坐标来进行。这里使用Dlib库来获取人眼的坐标信息。首先需要用到的是Dlib的68个特征点模型。
import cv2
import dlib
predictor = dlib.shape_predictor('shape_predictor_68_face_landmarks.dat')
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
image = cv2.imread('test.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = detector(gray, 1)
for face in faces:
landmarks = predictor(gray, face)
for n in range(36, 48):
x = landmarks.part(n).x
y = landmarks.part(n).y
cv2.circle(image, (x, y), 2, (0, 255, 0), -1)
cv2.imshow("Output", image)
cv2.waitKey(0)
其中，‘test.jpg’为需要进行人脸对齐的图像。
3、人脸特征提取
人脸特征提取是将一张人脸图像转换为一个特定的向量，下面我们介绍一个用于人脸特征提取的模型——FaceNet。
FaceNet是一种基于深度学习的人脸识别模型，将人脸图像进行卷积处理、全连接层等操作，得到一个特征向量。这个特征向量可以作为一个人脸的唯一标识，便于进行人脸识别。
import cv2
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.python.platform import gfile
import os
import face_alignment
import image_preprocessing
with tf.Graph().as_default():
with tf.Session() as sess:
model_filename = 'model.pb'
with gfile.FastGFile(model_filename, 'rb') as f:
graph_def = tf.GraphDef()
graph_def.ParseFromString(f.read())
sess.graph.as_default()
tf.import_graph_def(graph_def, name='')
x = sess.graph.get_tensor_by_name('input:0')
bottleneck_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name('embeddings:0')
images_placeholder = tf.get_default_graph().get_tensor_by_name("input:0")
phase_train_placeholder = tf.get_default_graph().get_tensor_by_name("phase_train:0")
embedding_size = bottleneck_tensor.get_shape()[1]
images = []
for i in range(1, 2):
path = os.path.join('images', '%d.png' % i)
image = cv2.imread(path)
images.append(image)
for i in range(len(images)):
image = images[i]
aligned = image_preprocessing.preprocess(image)
face = face_alignment.detect_face(aligned, False)
print(face)
if len(face) > 0:
x1, y1, x2, y2, w, h = face[0]
cropped = aligned[y1:y2, x1:x2, :].astype(np.float32)
feed_dict = {x: np.array([cropped]), phase_train_placeholder: False}
emb_array = sess.run(bottleneck_tensor, feed_dict=feed_dict)
print(emb_array)
其中，‘model.pb’是FaceNet模型的二进制文件， ‘images’是存储人脸图像的目录。
4、人脸识别
在人脸识别中，我们需要给出需要检测的人的已有图像，以及需要进行检测的未知图像。我们采用比较两张人脸图像的相似度的方式，如果相似度达到一定的阈值，即可认为这两张图像是同一个人的脸。
下面介绍使用FaceNet实现人脸识别的方法。
import cv2
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.python.platform import gfile
import os
import face_alignment
import image_preprocessing
with tf.Graph().as_default():
with tf.Session() as sess:
model_filename = 'model.pb'
with gfile.FastGFile(model_filename, 'rb') as f:
graph_def = tf.GraphDef()
graph_def.ParseFromString(f.read())
sess.graph.as_default()
tf.import_graph_def(graph_def, name='')
x = sess.graph.get_tensor_by_name('input:0')
bottleneck_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name('embeddings:0')
images_placeholder = tf.get_default_graph().get_tensor_by_name("input:0")
phase_train_placeholder = tf.get_default_graph().get_tensor_by_name("phase_train:0")
embedding_size = bottleneck_tensor.get_shape()[1]
images = {}
for person in os.listdir('images'):
images[person] = []
for image_file in os.listdir(os.path.join('images', person)):
image = cv2.imread(os.path.join('images', person, image_file),cv2.IMREAD_COLOR)
images[person].append(image)
print(image_file, person)
embs_dict = {}
for name in images.keys():
print(name)
for img in images[name]:
aligned = image_preprocessing.preprocess(img)
face = face_alignment.detect_face(aligned, False)
if len(face) > 0:
x1, y1, x2, y2, w, h = face[0]
cropped = aligned[y1:y2, x1:x2, :].astype(np.float32)
feed_dict = {x: np.array([cropped]), phase_train_placeholder: False}
emb_array = sess.run(bottleneck_tensor, feed_dict=feed_dict)
if name not in embs_dict:
embs_dict[name] = []
embs_dict[name].append(emb_array[0])
test_image = cv2.imread('test.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)
aligned = image_preprocessing.preprocess(test_image)
face = face_alignment.detect_face(aligned, False)
if len(face) > 0:
x1, y1, x2, y2, w, h = face[0]
cropped = aligned[y1:y2, x1:x2, :].astype(np.float32)
feed_dict = {x: np.array([cropped]), phase_train_placeholder: False}
test_emb = sess.run(bottleneck_tensor, feed_dict=feed_dict)
min_dist = float("inf")
for name in embs_dict.keys():
dist = np.sqrt(np.sum(np.square(np.subtract(embs_dict[name], test_emb)))))
if dist < min_dist:
min_dist = dist
identity = name
if min_dist > 0.7:
print("Unknown person")
else:
print("Face recognized: " + identity)
其中，‘images’是存储已知人脸图像的目录，‘test.jpg’是需要识别的未知人脸图像。
三、总结
本文介绍了如何使用Python进行人脸识别，包括人脸检测、人脸对齐、人脸特征提取和人脸识别等几个方面。人脸识别涉及多种技术，并且需要用到一些特定的库和模型，需要对相关技术有一定的了解才能更好的实现。