如何使用python?AI快速比對兩張人臉圖像

本文小編為大家詳細介紹“如何使用python AI快速比對兩張人臉圖像”，內容詳細，步驟清晰，細節處理妥當，希望這篇“如何使用python AI快速比對兩張人臉圖像”文章能幫助大家解決疑惑，下面跟著小編的思路慢慢深入，一起來學習新知識吧。

實現過程比較簡單，但是第三方python依賴的安裝過程較為曲折，下面是通過實踐對比總結出來的能夠支持的幾個版本，避免大家踩坑。

python版本：3.6.8
dlib版本：19.7.0
face-recognition版本：0.1.10

開始之前，我們選擇使用pip的方式對第三方的非標準庫進行安裝。

pip install cmake

pip install dlib==19.7.0

pip install face-recognition==0.1.10

pip install opencv-python

然后，將使用到的模塊cv2/face-recognition兩個模塊導入到代碼塊中即可。

# OpenCV is a library of programming functions mainly aimed at real-time computer vision.
import cv2

# It's loading a pre-trained model that can detect faces in images.
import face_recognition

新建一個python函數get_face_encodings，用來獲取人臉部分的編碼，后面可以根據這個編碼來進行人臉比對。

def get_face_encodings(image_path):
    """
    It takes an image path, loads the image, finds the faces in the image, and returns the 128-d face encodings for each
    face

    :param image_path: The path to the image to be processed
    """
    # It's loading a pre-trained model that can detect faces in images.
    image = cv2.imread(image_path)

    # It's converting the image from BGR to RGB.
    image_RGB = image[:, :, ::-1]

    image_face = face_recognition.face_locations(image_RGB)

    # It's taking the image and the face locations and returning the face encodings.
    face_env = face_recognition.face_encodings(image_RGB, image_face)

    # It's returning the first face encoding in the list.
    return face_env[0]

上述函數中注釋都是通過Pycharm插件自動生成的，接下來我們直接調用get_face_encodings函數分別獲取兩個人臉的編碼。

# It's taking the image and the face locations and returning the face encodings.
ima1 = get_face_encodings('03.jpg')

# It's taking the image and the face locations and returning the face encodings.
ima2 = get_face_encodings('05.jpg')

# It's taking the image and the face locations and returning the face encodings.
ima1 = get_face_encodings('03.jpg')

# It's taking the image and the face locations and returning the face encodings.
ima2 = get_face_encodings('05.jpg')

上面我們選擇了兩張附有人臉的圖片，并且已經獲取到了對應的人臉編碼。接著使用compare_faces函數進行人臉比對。

# It's comparing the two face encodings and returning True if they match.
is_same = face_recognition.compare_faces([ima1], ima2, tolerance=0.3)[0]

print('人臉比對結果：{}'.format(is_same))

人臉比對結果：False

這個時候人臉比對結果已經出來了，False代表不一樣。這里compare_faces有一個比較重要的參數就是tolerance=0.3，默認情況下是0.6。tolerance參數的值越小的時候代表比對要求更加嚴格，因此這個參數的大小需要根據實際情況設置，它會直接影響整個比對過程的結果。

讀到這里，這篇“如何使用python AI快速比對兩張人臉圖像”文章已經介紹完畢，想要掌握這篇文章的知識點還需要大家自己動手實踐使用過才能領會，如果想了解更多相關內容的文章，歡迎關注億速云行業資訊頻道。