使用 OpenCV 与 Face++ 实现人脸解锁

近几天微软的发布会上讲到了不少认脸解锁的内容,经过探索,其实利用手头的资源我们完全自己也可以完成这样一个过程。

本文讲解了如何使用Python,基于OpenCV与Face++实现人脸解锁的功能。

本文基于Python 2.7.11,Windows 8.1 系统。

主要内容

  • Windows 8.1上配置OpenCV
  • OpenCV的人脸检测应用
  • 使用Face++完成人脸辨识(如果你想自己实现这部分的功能,可以借鉴例如这个项目)

Windows 8.1上配置OpenCV

入门的时候配置环境总是一个非常麻烦的事情,在Windows上配置OpenCV更是如此。

既然写了这个推广的科普教程,总不能让读者卡在环境配置上吧。

下面用到的文件都可以在这里(提取码:b6ec)下载,但是注意,目前OpenCV仅支持Python2.7。

将cv2加入site-packages

将下载下来的cv2.pyd文件放入Python安装的文件夹下的Libsite-packages目录。

就我的电脑而言,这个目录就是C:/Python27/Lib/site-packages/

记得不要直接使用pip安装,将文件拖过去即可。

安装numpy组件

在命令行下进入到下载下来的文件所在的目录(按住Shift右键有在该目录打开命令行的选项)

键入命令:

如果你的系统或者Python不适配,可以在这里下载别的轮子。

测试OpenCV安装

在命令行键入命令:

如果没有出现错误提示,那么cv2就已经安装好了。

OpenCV的人脸检测应用

人脸检测应用,简而言之就是一个在照片里找到人脸,然后用方框框起来的过程(我们的相机经常做这件事情)

那么具体而言就是这样一个过程:

  • 获取摄像头的图片
  • 在图片中检测到人脸的区域
  • 在人脸的区域周围绘制方框

获取摄像头的图片

这里简单的讲解一下OpenCV的基本操作。

以下操作是打开摄像头的基本操作:

那么怎么从摄像头读取数据呢?

为了方便显示图片,cv2也提供了显示图片的方法:

当然在完成所有操作以后需要把摄像头和窗口都做一个释放:

在图片中检测到人脸的区域

OpenCV给我们提供了已经训练好的人脸的xml模板,我们只需要载入然后比对即可。

在人脸的区域周围绘制方框

在上一个步骤中,faces中的四个量分别为左上角的横坐标、纵坐标、宽度、长度。

所以我们根据这四个量很容易的就可以绘制出方框。

成果

根据上面讲述的内容,我们现在已经可以完成一个简单的人脸辨认了:

使用Face++完成人脸辨识

第一次认识Face++还是因为支付宝的人脸支付,响应速度还是非常让人满意的。

现在只需要免费注册一个账号然后新建一个应用就可以使用了,非常方便。

他的官方网址是这个,注册好之后在这里的我的应用中创建应用即可。

创建好应用之后你会获得API Key与API Secret。

Face++的API调用逻辑简单来说是这样的:

  • 上传图片获取读取到的人的face_id
  • 创建Person,获取person_id(Person中的图片可以增加、删除)
  • 比较两个face_id,判断是否是一个人
  • 比较face_id与person_id,判断是否是一个人

上传图片获取face_id

在将图片通过post方法上传到特定的地址后将返回一个json的值。

如果api_key, api_secret没有问题,且在上传的图片中有识别到人脸,那么会存储在json的face键值下。

创建Person

这个操作没有什么可以讲的内容,可以对照这段程序和官方的API介绍。

官方的API介绍可以见这里,相信看完这一段程序以后你就可以自己完成其余的API了。

进度确认

到目前为止,你应该已经可以就给定的两张图片比对是否是同一个人了。

那么让我们来试着写一下这个程序吧,两张图片分别为’pic1.jpg’, ‘pic2.jpg’好了。

下面我给出了我的代码:

成品

到此,所有的知识介绍都结束了,相比大致如何完成这个项目各位读者也已经有想法了吧。

下面我们需要构思一下人脸解锁的思路,大致而言是这样的:

  • 使用一个程序设置账户(包括向账户中存储解锁用的图片)
  • 使用另一个程序登陆(根据输入的用户名测试解锁)

这里会有很多重复的代码,就不再赘述了,你可以在这里或者这里(提取码:c073)下载源代码测试使用。

这里是设置账户的截图:

设置账户

这里是登陆的截图:

登陆

结束语

希望读完这篇文章能对你有帮助,有什么不足之处万望指正(鞠躬)。

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最新评论
  • muggle   2016/04/02

    很详细,感谢作者

  • #coding=utf8
    import cv2

    print('Press Esc to exit')
    faceCascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
    imgWindow = cv2.namedWindow('FaceDetect', cv2.WINDOW_NORMAL)

    def detect_face():
    capInput = cv2.VideoCapture(0)
    # 避免处理时间过长造成画面卡顿
    nextCaptureTime = time.time()
    faces = []
    if not capInput.isOpened(): print('Capture failed because of camera')
    while 1:
    ret, img = capInput.read()
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    if nextCaptureTime

    copy下来的这段代码编译都通不过

    • LittleCoder   2016/04/08

      发布的时候这段代码莫名掉了一半(摊手)

      #coding=utf8
      import cv2

      print('Press Esc to exit')
      faceCascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
      imgWindow = cv2.namedWindow('FaceDetect', cv2.WINDOW_NORMAL)

      def detect_face():
      capInput = cv2.VideoCapture(0)
      # 避免处理时间过长造成画面卡顿
      nextCaptureTime = time.time()
      faces = []
      if not capInput.isOpened(): print('Capture failed because of camera')
      while 1:
      ret, img = capInput.read()
      gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
      if nextCaptureTime < time.time():
      nextCaptureTime = time.time() + 0.1
      faces = faceCascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
      if faces:
      for x, y, w, h in faces:
      img = cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 2)
      cv2.imshow('FaceDetect', img)
      # 这是简单的读取键盘输入,27即Esc的acsii码
      if cv2.waitKey(1) & 0xFF == 27: break
      capInput.release()
      cv2.destroyAllWindows()

      if __name__ == '__main__':
      detect_face()

  • JackPy   2016/04/06

    opencv 3.0 是支持 Python 3.4 的,传送门 如下
    Install OpenCV 3.0 and Python 3.4+ on Ubuntu :http://www.pyimagesearch.com/2015/07/20/install-opencv-3-0-and-python-3-4-on-ubuntu/

    • LittleCoder   2016/04/08

      谢谢补充,没想到那么多人关注py3的支持。
      我当时出于保守考虑,给出了windows下opencv不支持python3的结论,建议使用python2.7,详尽而言是这样的:
      1.官方目前不支持python3,不提供编译文件(如文中的cv2.pyd)。
      2.不过,通过修改源码之后存在编译成功的例子,这里给出教程:
      32位:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4168bb900102vspz.html
      64位:http://www.tuicool.com/articles/uaAB7zA
      3.编译不保证成功以及功能的完整,如果碰到问题可以私信我一起交流。
      所以特此在评论中给出修改源码编译的链接,有兴趣的读者可以自己做一个尝试。

  • 请问跑您的例程的时候出现这个问题如何解决?
    ConnectionError: HTTPConnectionPool(host='apicn.faceplusplus.com', port=80): Max retries exceeded with url:……

  • 我想问一下,多幅图片是如何自动获取face_id的?文件路径该怎么设置?

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