Пример простой системы распознавания лиц

Распознавание лица — последний тренд в авторизации пользователя. Apple использует Face ID, OnePlus — технологию Face Unlock. Baidu использует распознавание лица вместо ID-карт для обеспечения доступа в офис

Как сделать систему распознавания лица которая будит работать с точностью 98%?

Попробуем!

Технология распознавания лица это новая эра в системах видеонаблюдения и контроля доступа.

Давайте попробуем написать небольшую программу которая будет распознавать ваше лицо.

Для этого нам понадобиться :

1. Операционная система Ubuntu (можно Windows установив программу Anaconda)

2. Python 3

3. Библиотека Opencv

4. Установка face_recognition API

Установка

Для начала нам нужно установить python (скачать с официального сайта python.org) так как именно на нем мы будем писать код.

Установка Opencv

Opencv – библиотека компьютерного зрения , обработки изображений с открытым исходным кодом

Установку Opencv производим с помощью команды pip (открыв терминал):

pip3 install opencv-python

Установка face_recognition API

Face_recognition API- самое популярное API для распознавания лиц

pip3 install dlib

pip3 install face_recognition

Пишем код:

Создайте файл face.py и затем скопируйте приведенный ниже код:
import os

import cv2

import face_recognition

def load(file_path):

return face_recognition.load_image_file(file_path)

def encode(image):

return face_recognition.face_encodings(image)[0]

known_face_encodings = []

known_face_names = []

BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))

image_dir = os.path.join(BASE_DIR, "images")

for root, dirs, files in os.walk(image_dir):

for file in files:

if file.endswith("jpeg") or file.endswith("png") or file.endswith("jpg"):

path = os.path.join(root, file)

label = os.path.basename(os.path.dirname(path))

known_face_encodings.append(encode(load(path)))

known_face_names.append(label)

face_locations = []

face_encodings = []

face_names = []

process_frame = True

cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:

ret, frame = cap.read()

process_frame = True

resized_small_frame = cv2.resize(frame, (0, 0), fx=0.25, fy=0.25) # Making frame 1/4 of original, faster processing

rgb_small_frame = resized_small_frame[:, :, ::-1] # Converting BGR to RGB

if process_frame:

face_locations = face_recognition.face_locations(rgb_small_frame)

face_encodings = face_recognition.face_encodings(rgb_small_frame, face_locations)

face_names = []

for face_encoding in face_encodings:

matches = face_recognition.compare_faces(known_face_encodings, face_encoding)

name = "Unknown"

if True in matches:

first_match_index = matches.index(True)

name = known_face_names[first_match_index]

face_names.append(name)

process_frame = not process_frame

for (top, right, bottom, left), name in zip(face_locations, face_names):

top *= 4

right *= 4

bottom *= 4

left *= 4

cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 0, 255), 2)

cv2.rectangle(frame, (left, bottom - 35), (right, bottom), (0, 0, 255), cv2.FILLED)

font = cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX

cv2.putText(frame, name, (left + 6, bottom - 6), font, 1.0, (255, 255, 255), 1)

cv2.imshow('Face Recognition', frame)

if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):

break

cap.release()

cv2.destroyAllWindows()

В файл где храниться созданный файл нужно создать папку images, а в ней папку с вашим именем и поместить туда вашу фотографию