1行のコードで顔認識を実装する方法を教えます

概要: 顔認識を実現するための 1 行のコード、1. まず、システムに認識させたいすべての人の写真が入った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、写真にはその人の名前が付けられています。 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。 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。コードは 1 行で十分です。 ！ ！

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環境要件:

• ウブントゥ 17.10
• Python 2.7.14

環境設定:

1. Ubuntu 17.10をインストールする > インストール手順はこちら

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 で libboost-all-dev をインストールします

# 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 clone 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 1 行のコード):

1. まず、システムに認識させたいすべての人の写真が入った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。

識別に成功しました! ！ ！

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 配列に読み込みます image = 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検出します # 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: 写真に何人の顔が見つかりましたか print("この写真に {} 人の顔が見つかりました。".format(len(face_locations)))

# face_locations 内の face_location で見つかったすべての面をループします。

        # 各面の位置情報を出力する top, right, bottom, left = face_location
        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します face_image = image[top:bottom, left:right]
        pil_image = Image.fromarray(face_image)
        pil_image.show()

以下の画像は識別のために使用されます

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

写真から7人の顔が識別され、以下のように表示されます。

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 配列に読み込みます image = face_recognition.load_image_file("biden.jpg")

# 画像内のすべての顔の顔のランドマークをすべて見つける face_landmarks_list = face_recognition.face_landmarks(image)

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 facial_features = [
        '顎'、
        '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（輪郭）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 配列に読み込みます 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、エンコーディングの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 配列内の人物のいずれかと一致するかどうかを示します。results = face_recognition.compare_faces(known_faces, unknown_face_encoding)

print("この知らない顔はベイブですか？ {}".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、これまで見たことのない新しい顔でしょうか? {}".format(結果では True ではありません))

結果は以下の通りです。

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 配列に読み込みます image = face_recognition.load_image_file("biden.jpg")

# 画像内のすべての顔の顔のランドマークをすべて見つける face_landmarks_list = face_recognition.face_landmarks(image)

face_landmarks_list 内の face_landmarks の場合:
    pil_image = Image.fromarray(画像)
    d = ImageDraw.Draw(pil_image, 'RGBA')

    # 眉毛を悪夢にする d.polygon(face_landmarks['left_eyebrow'], fill=(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)

    # 光沢のある唇 d.polygon(face_landmarks['top_lip'], fill=(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)

    # 光る目 d.polygon(face_landmarks['left_eye'], fill=(255, 255, 255, 30))
    d.polygon(face_landmarks['right_eye'], 塗りつぶし=(255, 255, 255, 30))

    # アイライナーを追加します d.line(face_landmarks['left_eye'] + [face_landmarks['left_eye'][0]], fill=(0, 0, 0, 110), width=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()