1行のコマンドで顔認識を実装する方法を教えます

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環境要件

ウブントゥ 17.10
Python 2.7.14

環境構築

1. Ubuntu 17.10 をインストールします > インストール手順はここにあります。

2. Python 2.7.14 をインストールします (Ubuntu 17.10 のデフォルトの Python バージョンは 2.7.14 です)

3. git、cmake、python-pipをインストールする

# gitをインストールする
$ sudo apt-get install -y git
 # cmakeをインストールする
$ sudo apt-get install -y cmake
 # python-pip をインストールする
$ sudo apt-get install -y python-pip

4. dlibをインストールしてコンパイルする

face_recognition をインストールする前に、dlib をインストールしてコンパイルする必要があります。

 # dlib をコンパイルする前に boost をインストールします
$ sudo apt-get install libboost- all -dev 
 
 # dlibのコンパイルを開始
# dlibソースコードをクローンする
$ git クローン https://github.com/davisking/dlib.git
 $ cd dlib
 $ mkdir ビルド
$ cd ビルド
$ cmake .. -DDLIB_USE_CUDA=0 -DUSE_AVX_INSTRUCTIONS=1
 $ cmake --build . (真ん中にスペースがあることに注意してください)  
 $ cd ..
 $ python setup.py インストール--yes USE_AVX_INSTRUCTIONS --no DLIB_USE_CUDA

5. 顔認識をインストールする

# 顔認識をインストールする
$ pip 顔認識をインストール
# face_recognitionのインストール中に、numpy、scipyなどが自動的にインストールされます

環境がセットアップされたら、ターミナルで face_recognition コマンドを入力して、成功するかどうかを確認します。

顔認識の実装

例 1 (顔認識を実装するための 1 行のコマンド):

1. まず、システムに認識させたいすべての人の写真を含むフォルダーを用意する必要があります。それぞれの人物に 1 枚の写真があり、写真には人物の名前が付けられています。

known_peopleフォルダにはベイビー、ジャッキー・チェン、ジョイ・ヨンの写真が含まれています

2. 次に、識別する画像を含む別のフォルダーを準備する必要があります。

unknown_pic フォルダには識別対象の写真が含まれており、その中にはマシンにとって未知の Han Hong も含まれています。

3. 次に、準備した 2 つのフォルダーをパラメーターとして渡して face_recognition コマンドを実行すると、認識する画像に写っている人物が返されます。

識別成功!!!

例 2 (写真内のすべての顔を認識して表示する):

 # ファイル名: find_faces_in_picture.py
 # -*- コーディング: utf-8 -*-
 # pilモジュールをインポートします。これはapt-get install python-Imagingコマンドを使用してインストールできます。
 PIL インポート画像から
# face_recognitionモジュールをインポートします。これは、pip install face_recognitionコマンドを使用してインストールできます。
顔認識をインポートする
 
 # jpgファイルをnumpy配列にロードする
画像 = face_recognition.load_image_file( "/opt/face/unknown_pic/all_star.jpg" ) 
 
 # デフォルトのHOGモデルを使用して画像内のすべての顔を見つけます
# この方法は非常に正確ですが、GPUアクセラレーションを使用しないため、CNNモデルほど正確ではありません。
 # 参照: find_faces_in_picture_cnn.py
 face_locations = face_recognition.face_locations(画像) 
 
 # CNNモデルの使用
# face_locations = face_recognition.face_locations(image, number_of_times_to_upsample=0, model= "cnn" ) 
 
 # 印刷: 画像内にいくつの顔が見つかりましたか?
 print( "この写真には {} 人の顔が見つかりました。" .format(len(face_locations))) 
 
 # 見つかったすべての面をループする
face_locations内のface_locationの場合: 
 
        # 各顔の位置情報を出力します
上、右、下、左= 顔の位置
        print( "顔はピクセル位置にあります。上: {}、左: {}、下: {}、右: {}" .format( top 、 left 、 bottom 、 right )) 
 
        # 顔の位置情報を指定して顔画像を表示する
        face_image = 画像[上:下、左:右]
        pil_image = Image.fromarray(face_image)
        pil_image.show()

識別用画像

# Pythonファイルを実行する
$ python find_faces_in_picture.py

画像から7人の顔を識別して表示する

例3（顔の特徴を自動的に識別する）：

 # ファイル名: find_facial_features_in_picture.py
 # -*- コーディング: utf-8 -*-
 # pilモジュールをインポートします。これはapt-get install python-Imagingコマンドを使用してインストールできます。
 PILからImage、ImageDraw をインポートします
# face_recognitionモジュールをインポートします。これは、pip install face_recognitionコマンドを使用してインストールできます。
顔認識をインポートする
 
 # jpgファイルをnumpy配列にロードする
画像 = face_recognition.load_image_file( "biden.jpg" ) 
 
 # 画像内のすべての顔の特徴をすべて見つける
face_landmarks_list = face_recognition.face_landmarks(画像) 
 
 print( "この写真には {} 人の顔が見つかりました。" .format(len(face_landmarks_list))) 
 
 face_landmarks_list内のface_landmarksの場合: 
 
   # この画像の各顔の特徴の位置を印刷します
    顔の特徴 = [
 「あご」 、
 '左眉' ,
 '右眉' ,
 'ノーズブリッジ' ,
 '鼻先' ,
 '左目' 、
 '右目' 、
 '上唇' 、
 '下唇'  
    ] 
 
 facial_features内のfacial_featureの場合:
        print( "この面の {} には次のポイントがあります: {}" .format(facial_feature, face_landmarks[facial_feature])) 
 
   # それぞれの顔の特徴を画像で表現してみましょう！
    pil_image = Image.fromarray(画像)
    d = ImageDraw.Draw(pil_image) 
 
 facial_features内のfacial_featureの場合:
        d.line(顔のランドマーク[顔の特徴], 幅=5) 
 
    pil_image.show()

顔の特徴を自動的に識別する

例4（人物の顔の識別）：

 # ファイル名: recognize_faces_in_pictures.py
 # -*- 含む: utf-8 -*-
 # face_recognitionモジュールをインポートします。これは、pip install face_recognitionコマンドを使用してインストールできます。
顔認識をインポートする
 
 # jpgファイルをnumpy配列にロードする
babe_image = face_recognition.load_image_file( "/opt/face/known_people/babe.jpeg" )
 Rong_zhu_er_image = face_recognition.load_image_file( "/opt/face/known_people/Rong zhu er.jpg" )
不明な画像 = face_recognition.load_image_file( "/opt/face/unknown_pic/babe2.jpg" ) 
 
 # 各画像ファイル内の各顔の顔エンコーディングを取得します
#各画像には複数の顔がある可能性があるため、エンコードされたリストが返されます。
 # ただし、画像ごとに顔が 1 つしかないことはわかっているので、各画像の最初のエンコーディングのみを気にし、インデックス 0 を取得します。
 babe_face_encoding = face_recognition.face_encodings(babe_image)[0]
 Rong_zhu_er_face_encoding = 顔認識.face_encodings(Rong_zhu_er_image)[0]
不明な顔エンコーディング = face_recognition.face_encodings(不明な画像)[0] 
 
既知の顔 = [
    ベイブフェイスエンコーディング、
    Rong_zhu_er の顔エンコーディング
] 
 
 # 結果はTrue / Falseの配列で、未知の顔がknown_faces配列のいずれかと一致するかどうかを示す
結果 = face_recognition.compare_faces(既知の顔、未知の顔のエンコード) 
 
 print( "この知らない顔はベイブ？ {}" .format(results[0]))
 print( "この知られざる顔はジョイ・ヨンでしょうか？ {}" .format(results[1]))
 print( "この未知の顔は、私たちが今まで見たことのない新しい顔でしょうか？ {}" .format( not  真実 結果的に

結果は図に示す通りである。

例5（顔の特徴を認識して顔を美しくする）：

 # ファイル名: digital_makeup.py
 # -*- コーディング: utf-8 -*-
 # pilモジュールをインポートします。これはapt-get install python-Imagingコマンドを使用してインストールできます。
 PILからImage、ImageDraw をインポートします
# face_recognitionモジュールをインポートします。これは、pip install face_recognitionコマンドを使用してインストールできます。
顔認識をインポートする
# jpgファイルをnumpy配列にロードする
画像 = face_recognition.load_image_file( "biden.jpg" )
 # 画像内のすべての顔の特徴をすべて見つける
face_landmarks_list = face_recognition.face_landmarks(画像)
 face_landmarks_list内のface_landmarksの場合:
    pil_image = Image.fromarray(画像)
    d = ImageDraw.Draw(pil_image, 'RGBA' ) です。
    #眉毛を悪夢にする
    d.polygon(face_landmarks[ 'left_eyebrow' ], 塗りつぶし=(68, 54, 39, 128))
    d.polygon(face_landmarks[ 'right_eyebrow' ], 塗りつぶし=(68, 54, 39, 128))
    d.line(face_landmarks[ 'left_eyebrow' ], 塗りつぶし=(68, 54, 39, 150), 幅=5)
    d.line(face_landmarks[ 'right_eyebrow' ], 塗りつぶし=(68, 54, 39, 150), 幅=5)
    #ツヤツヤ唇
    d.polygon(face_landmarks[ 'top_lip' ], 塗りつぶし=(150, 0, 0, 128))
    d.polygon(face_landmarks[ 'bottom_lip' ], 塗りつぶし=(150, 0, 0, 128))
    d.line(face_landmarks[ 'top_lip' ], 塗りつぶし=(150, 0, 0, 64), 幅=8)
    d.line(face_landmarks[ 'bottom_lip' ], 塗りつぶし=(150, 0, 0, 64), 幅=8)
    #輝く瞳
    d.polygon(face_landmarks[ 'left_eye' ], fill=(255, 255, 255, 30))
    d.polygon(face_landmarks[ 'right_eye' ], fill=(255, 255, 255, 30))
    #アイライナーを塗る
    d.line(face_landmarks[ 'left_eye' ] + [face_landmarks[ 'left_eye' ][0]], 塗りつぶし=(0, 0, 0, 110), 幅=6)
    d.line(face_landmarks[ 'right_eye' ] + [face_landmarks[ 'right_eye' ][0]], 塗りつぶし=(0, 0, 0, 110), 幅=6)
    pil_image.show()