应用dlib库中的face_recognition进行人脸检测python代码实现

一.代码实现

如果你已经完全安装好dlib和face_recognition,那么直接在pycharm中运行下面的代码即可实现图片中的人脸检测.值得注意的是,要修改cv2.imread("")中的图片路径为自己的图片的存储路径.

本人使用的是Ubuntu系统.

face_recognition是基于Dlib的深度学习人脸识别库,在户外脸部识别检测数据库基准(Labeled Faces in the Wild benchmark , LFW)上的准确率达到99.38%.

LFW数据库链接:http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/

import dlib
import cv2
import sys
import os
import glob
import numpy as np
import face_recognition
img=cv2.imread("/home/kd/PycharmProjects/python-pro/datasets/4.jpeg")
face_locations=face_recognition.face_locations(img)

#获取人脸的位置信息
img_faces=[]
for i in range(len(face_locations)):
    x=face_locations[i][3]
    y=face_locations[i][0]
    h=face_locations[i][2]-face_locations[i][0]
    w=face_locations[i][1]-face_locations[i][3]
    img_faces.append([x,y,w,h])
    cv2.rectangle(img,(img_faces[i][0],img_faces[i][1]),(img_faces[i][0]+img_faces[i][2],img_faces[i][1]+img_faces[i][3]),(0,0,255))
cv2.imshow("pic",img)
cv2.waitKey(0)

 二.face_recogntion在Ubuntu中的安装

1.安装dlib

# 安装 Dlib
# 激活 conda 虚拟环境

conda activate tensorflow
# 安装 Dlib

conda install -c menpo dlib

2.安装cmake

sudo apt-get install cmake

3.安装face_recognition

# 激活 conda 虚拟环境
conda activate tensorflow

# 由于 face_recognition 在 conda 中没有相应的软件包，因此通过 pip 安装
pip install face_recognition