基于深度学习实现人脸识别包含模型

这里面包含整个基于神经网络深度学习 实现人脸识别项目，包括原始数据 训练数据 训练模型 测试数据等

import cv2
import dlib
import numpy

import sys

PREDICTOR_PATH = “E:/home/shape_predictor_68_face_landmarks“
SCALE_FACTOR = 1
FEATHER_AMOUNT = 11

FACE_POINTS = list（range（17 68））
MOUTH_POINTS = list（range（48 61））
RIGHT_BROW_POINTS = list（range（17 22））
LEFT_BROW_POINTS = list（range（22 27））
RIGHT_EYE_POINTS = list（range（36 42））
LEFT_EYE_POINTS = list（range（42 48））
NOSE_POINTS = list（range（27 35））
JAW_POINTS = list（range（0 17））

# Points used to line up the images.
ALIGN_POINTS = （LEFT_BROW_POINTS + RIGHT_EYE_POINTS + LEFT_EYE_POINTS +
                RIGHT_BROW_POINTS + NOSE_POINTS + MOUTH_POINTS）

# Points from the second image to overlay on the first. The convex hull of each
# element will be overlaid.
OVERLAY_POINTS = [
    LEFT_EYE_POINTS + RIGHT_EYE_POINTS + LEFT_BROW_POINTS + RIGHT_BROW_POINTS
    NOSE_POINTS + MOUTH_POINTS
]

# Amount of blur to use during colour correction as a fraction of the
# pupillary distance.
COLOUR_CORRECT_BLUR_FRAC = 0.6

detector = dlib.get_frontal_face_detector（）
predictor = dlib.shape_predictor（PREDICTOR_PATH）


class TooManyFaces（Exception）:
    pass


class NoFaces（Exception）:
    pass


def get_landmarks（im）:
    rects = detector（im 1）

    if len（rects） > 1:
        raise TooManyFaces
    if len（rects） == 0:
        raise NoFaces

    return numpy.matrix（[[p.x p.y] for p in predictor（im rects[0]）.parts（）]）


def annotate_landmarks（im landmarks）:
    im = im.copy（）
    for idx point in enumerate（landmarks）:
        pos = （point[0 0] point[0 1]）
        cv2.putText（im str（idx） pos
                    fontFace=cv2.FONT_HERSHEY_script_SIMPLEX
                    fontScale=0.4
                    color=（0 0 255））
        cv2.circle（im pos 3 color=（0 255 255））
    return im


def draw_convex_hull（im points color）:
    points = cv2.convexHull（points）
    cv2.fillConvexPoly（im points color=color）


def get_face_mask（im landmarks）:
    im = numpy.zeros（im.shape[:2] dtype=numpy.float64）

    for group in OVERLAY_POINTS:
        draw_convex_hull（im
                         landmarks[group]
                         color=1）

    im = numpy.array（[im im im]）.transpose（（1 2 0））

    im = （cv2.GaussianBlur（im （FEATHER_AMOUNT FEATHER_AMOUNT） 0） > 0） * 1.0
    im = cv2.GaussianBlur（im （FEATHER_AMOUNT FEATHER_AMOUNT） 0）

    return im


def transformation_from_points（points1 points2）:
    “““
    Return an affine transformation [s * R | T] such that:
        sum ||s*R*p1i + T - p2i||^2
    is minimized.
    “““
    # Solve the procrustes problem by subtracting centroids scaling by the
    # standard deviation and then using the SVD to calculate the rotation. See
    # the following for more details:
    #   https://en.wikipedia.org/wiki/Orthogonal_Procrustes_problem

    points1 = points1.astype（numpy.float64）
    points2 = points2.astype（numpy.float64）

    c1 = numpy.

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
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