最近接了個人臉識別相關的項目，是基于某個非常簡單易懂的人臉識別 API：face_recognition 做的。這個庫接口非常傻瓜，很適合新手上手，而且可以研究其源碼來學習 dlib 這個擁有更加靈活、強大的人臉識別功能的庫。本文介紹了該 API 的環境配置和一個簡單例程。

從源代碼編譯安裝 Cmake

準備工作

訪問 Cmake官網下載頁面，下載最新的發布版本。
例如，當前最新版本為 cmake-3.14.1，則我們可以直接下載、解壓或用命令行：

wget https://github.com/Kitware/CMake/releases/download/v3.14.1/cmake-3.14.1.tar.gz && tar xzvf cmake-3.14.1.tar.gz

開始安裝

首先進入解壓完成的主目錄，運行 bootstrap：

cd cmake-3.14.1/ && ./bootstrap

完成后，最后一行提示應該是：

CMake has bootstrapped. Now run make.

根據提示，運行 make：

make

編譯完成后，運行安裝命令（這里需要管理員權限）：

sudo make install

搞定。

一句話總結

直接運行命令：

wget https://github.com/Kitware/CMake/releases/download/v3.14.1/cmake-3.14.1.tar.gz && tar xzvf cmake-3.14.1.tar.gz && ./bootstrap && make && sudo make install

從源碼安裝 dlib¹

準備工作

Clone 源碼：

git clone https://github.com/davisking/dlib.git

編譯并安裝

建立 dlib 主庫：

cd dlib mkdir build && cd build && cmake .. && cmake --build .

安裝 Python 擴展：

cd .. python3 setup.py install

成功后應該會有一行提示類似于：

Successfully installed dlib-19.17.0

安裝人臉識別 API Face Recognition

很簡單，直接運行命令：

pip3 install face_recognition

安裝成功提示：

Successfully installed Click-7.0 Pillow-6.0.0 face-recognition-1.2.3 face-recognition-models-0.3.0 numpy-1.16.2

Face Recognition API 簡單用法示例

這里順帶介紹一些 Face Recognition API 的簡單用法。
假設我們想用機器識別某張聚會照片 ~/party_photos/001.jpg 里面，自己有沒有被照進去，那么就可以拿一張自己的自拍（照片中只包含自己的臉） ~/Pictures/selfie.jpg 來，讓人臉識別算法對比是否存在一張臉和自己照片里的臉相似。

# -*- coding: utf-8 -*- import face_recognition as face_reco import numpy as npdef am_i_in_party(party_photo_path, selfie_path, simi_thresh=.6):# 讀取圖像文件：image_party = face_reco.load_image_file(party_photo_path)image_selfie = face_reco.load_image_file(selfie_path)# 檢測圖像中的人臉：# (注意，這里可以選擇檢測人臉模型: HOG or CNN，# CNN 檢測成功率更高，但是如果沒有 GPU 加速會很慢）face_bboxes_party = face_reco.face_locations(image_party, model='cnn')face_box_selfie = face_reco.face_locations(image_selfie, model='cnn')# 將檢測到的人臉特征編碼：face_encodings_party = face_reco.face_encodings(image_party, known_face_locations=face_bboxes_party)face_encoding_selfie = face_reco.face_encodings(image_selfie, known_face_locations=face_bbox_selfie)[0]# 計算人臉特征的距離（Dissimilarity)：face_distances = face_reco.face_distance(face_encodings_party, face_encoding_selfie)# 相似度閾值轉化為距離閾值：dist_thresh = 1 - simi_thresh# 判定是否自己是否存在于聚會照片中：return face_distances[face_distances > dist_thresh].size > 0if __name__ == '__main__':print(am_i_in_party('~/Pictures/selfie.jpg', '~/party_photos/001.jpg'))

上面這段代碼就是檢測一張照片中的人是否在另一張照片中出現的流程，因此很多人臉匹配應用都可以基于這個邏輯完成。

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Written with StackEdit.

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如果不想從源碼安裝，可以直接使用命令：pip3 install dlib?

轉載于:https://www.cnblogs.com/LexLuc/p/10706498.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的某简单易懂的人脸识别 API 的开发环境搭建和简易教程的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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