人脸识别系统 开源技术大作业

开源技术大作业，调用dlib官方人脸识别模型进行特征提取，附加设计报告

# -*- coding: utf-8 -*-
import dlib  # 人脸处理的库 Dlib
import numpy as np  # 数据处理的库 numpy
import cv2  # 图像处理的库 OpenCv
import pandas as pd  # 数据处理的库 Pandas
import os

# 人脸识别模型Dlib 检测器和预测器
facerec = dlib.face_recognition_model_v1（“model/2.dat“）
detector = dlib.get_frontal_face_detector（）
predictor = dlib.shape_predictor（‘model/1.dat‘）
path_faces = “faces/“
# 字体
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
# 定义空的list存放人脸的标签
label = []
# 计算两个向量间的欧式距离
# 存储所有标签
all = []


def return_euclidean_distance（feature_1 feature_2）:
    feature_1 = np.array（feature_1）
    feature_2 = np.array（feature_2）
    dist = np.sqrt（np.sum（np.square（feature_1 - feature_2）））
    print（“e_distance: “ dist）

    if dist > 0.4:
        return “other“
    else:
        return “same“


faces = os.listdir（path_faces）
for person in faces:
    label.append（person）  # 保存标签
# 处理存放所有人脸特征的 CSV
path_features_known_csv = “features_all.csv“
csv_rd = pd.read_csv（path_features_known_csv header=None）

# 用来存放所有录入人脸特征的数组
features_before = []

# 读取已知人脸数据
# known faces
for i in range（csv_rd.shape[0]）:
    features_someone_arr = []
    for j in range（0 len（csv_rd.ix[i :]））:
        features_someone_arr.append（csv_rd.ix[i :][j]）
    #    print（features_someone_arr）
    features_before.append（features_someone_arr）
print（“Faces in Database：“ len（features_before））

# 创建 cv2 摄像头对象
cap = cv2.VideoCapture（0）

# 设置视频参数
cap.set（3 640）
cap.set（4 480）

# cap.isOpened（） 返回 true/false 检查初始化是否成功
while cap.isOpened（）:
    flag img_rd = cap.read（）
    read = cv2.waitKey（1）

    # 取灰度
    img_gray = cv2.cvtColor（img_rd cv2.COLOR_RGB2GRAY）

    # 人脸数 faces
    faces = detector（img_gray 1）

    # 存储所有人脸的名字
    pos_namelist = []
    name_namelist = []

    # 按下Esc键退出
    if read == 27:
        break
    else:
        # 检测到人脸
        if len（faces） != 0:
            # 获取当前捕获到的图像的所有人脸的特征，存储到 features_cap_arr
            features_now = []
            for i in range（len（faces））:
                shape = predictor（img_rd faces[i]）
                features_now.append（facerec.compute_face_descriptor（img_rd shape））

            # 遍历捕获到的图像中所有的人脸
            for k in range（len（faces））:
                # 让人名跟随在矩形框的下方
                # 确定人名的位置坐标
                # 先默认所有人不认识，是 unknown
                name_namelist.append（“unknown“）

                # 每个捕获人脸的名字坐标
                pos_namelist.append（
                    tuple（[faces[k].left（） int（faces[k].bottom（） + （faces[k].bottom（） - faces[k].top（）） / 4）]））

                # 对于某张人脸，遍历所有存储的人脸特征
                for i in range（len（features_before））:
                    print（“with person_“ str（i + 1） “the “ end=‘‘）
                    # 将某张人脸与存储的所有人脸数据进行比对
                    compare = return_euclidean_distance（features_now[k] features_before[i]）
                    if compare == “same“:  # 找到了相似脸
                        name_namelist[k] = label[i]
                        all.append（name_namelist[k]）

                # 矩形框
                for k d in enumerate（faces）:
           

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     目录           0  2019-03-24 17:13  face_recognition\
     目录           0  2019-01-28 11:37  face_recognition\.idea\
     文件         511  2018-12-12 18:57  face_recognition\.idea\face_recognition.iml
     文件         188  2018-12-12 18:57  face_recognition\.idea\misc.xml
     文件         291  2018-12-12 18:52  face_recognition\.idea\modules.xml
     文件       12865  2019-01-28 11:37  face_recognition\.idea\workspace.xml
     目录           0  2019-03-24 17:05  face_recognition\faces\
     文件        4497  2018-12-17 22:54  face_recognition\face_recognition.py
     目录           0  2019-03-24 17:07  face_recognition\features\
     文件        7883  2019-01-28 09:56  face_recognition\features\09.csv
     文件       21137  2019-01-28 09:56  face_recognition\features\1111.csv
     文件        5285  2019-01-28 09:56  face_recognition\features\2222.csv
     文件        2636  2019-01-28 09:56  face_recognition\features\60.csv
     文件        2630  2019-01-28 09:56  face_recognition\features\61.csv
     文件        2649  2019-01-28 09:56  face_recognition\features\62.csv
     文件        3633  2018-12-13 21:20  face_recognition\get_faces.py
     文件        3558  2018-12-17 14:20  face_recognition\get_features.py
     目录           0  2018-12-12 19:01  face_recognition\model\
     文件    99693937  2018-11-26 10:38  face_recognition\model\1.dat
     文件    22466066  2018-11-26 10:38  face_recognition\model\2.dat
     目录           0  2018-12-12 18:52  face_recognition\venv\
     目录           0  2018-12-12 18:52  face_recognition\venv\Include\
     目录           0  2018-12-12 18:52  face_recognition\venv\Lib\
     目录           0  2018-12-12 18:52  face_recognition\venv\Lib\site-packages\
     文件          55  2018-12-12 18:52  face_recognition\venv\Lib\site-packages\easy-install.pth
     目录           0  2018-12-12 18:52  face_recognition\venv\Lib\site-packages\pip-10.0.1-py3.5.egg\
     目录           0  2018-12-12 18:52  face_recognition\venv\Lib\site-packages\pip-10.0.1-py3.5.egg\EGG-INFO\
     文件           1  2018-12-12 18:52  face_recognition\venv\Lib\site-packages\pip-10.0.1-py3.5.egg\EGG-INFO\dependency_links.txt
     文件          98  2018-12-12 18:52  face_recognition\venv\Lib\site-packages\pip-10.0.1-py3.5.egg\EGG-INFO\entry_points.txt
     文件           2  2018-12-12 18:52  face_recognition\venv\Lib\site-packages\pip-10.0.1-py3.5.egg\EGG-INFO\not-zip-safe
     文件        2972  2018-12-12 18:52  face_recognition\venv\Lib\site-packages\pip-10.0.1-py3.5.egg\EGG-INFO\PKG-INFO
............此处省略380个文件信息