github 开源项目之face_recognition学习

github 开源项目之face_recognition学习

  该项目是要构建一款免费、开源、实时、离线的网络 app，支持组织者使用人脸识别技术或二维码识别所有受邀人员。
    有了世界上最简单的人脸识别库，使用 Python 或命令行，即可识别和控制人脸。
    该库使用 dlib 顶尖的深度学习人脸识别技术构建，在户外脸部检测数据库基准（Labeled Faces in the Wild benchmark）上的准确率高达 99.38%。
    这也提供了一个简单的 face_recognition 命令行工具，你可以打开命令行中任意图像文件夹，**进行人脸识别！并且还可以进行人脸自动定位等。**
    项目地址：https://github.com/ageitgey/face_recognition#face-recognition

python2.7与Ubuntu 17.04环境下安装项目

安装git，cmake，python-pip

• sudo apt-get install -y git
• sudo apt-get install -y cmake
• sudo apt-get install -y python-pip

安装编译dlib

• 安装face——recognition之前需要先安装编译dlib
  先安装boost
  sudo apt-get install libboost-all-dev
• 编译dlib
  git clone https://github.com/davisking/dlib.git
  cd dlib
  mkdir build
  cd build
  cmake .. -DDLIB_USE_CUDA=0 -DUSE_AVX_INSTRUCTIONS=1
  cmake –build .
  cd .. (注意以上都是有空格的)
  sudo python setup.py install –yes USE_AVX_INSTRUCTIONS –no DLIB_USE_CUDA

• 此时可能会报错：

  CMake Warning at /usr/share/cmake-3.7/Modules/FindBoost.cmake:761 (message):
  Imported targets not available for Boost version
  Call Stack (most recent call first):
  /usr/share/cmake-3.7/Modules/FindBoost.cmake:865 (_Boost_COMPONENT_DEPENDENCIES)
  /usr/share/cmake-3.7/Modules/FindBoost.cmake:1470 (_Boost_MISSING_DEPENDENCIES)
  /home/king/dlib/dlib/cmake_utils/add_python_module:74 (FIND_PACKAGE)
  CMakeLists.txt:9 (include)
  – Could NOT find Boost
  – Found PythonLibs: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libpython2.7.so (found suitable version “2.7.13”, minimum required is “2.6”)
  error: cmake configuration failed!

  系统给出的解决办法

  ---

  – To compile Boost.Python yourself download boost from boost.org and then go into the boost root folder
  – and run these commands:
  – ./bootstrap.sh –with-libraries=python
  – ./b2
  – sudo ./b2 install
  – *******************************************************************************************

• 这个也是比较麻烦，后面我有自己查网站，最好找到一个比较简单的解决办法：
  原来发现是我忘里执行
  sudo apt-get install libboost-all-dev
  执行过就没有错误了。

• 安装 face_recognition
  pip install face_recognition
  安装过程会自动安装numpy，scipy等

• 检验
  打开python ，导入import face_recognition

到这里环境就安装成功了

简单语法：

• 官方实例
  打开Home文件夹下dlib文件夹，之后可以看到python_examples文件夹，打开可以看里面的事例进行学习：

• 简单语法代码：这块代码是截取人的脸部图片。。
  

• 识别人脸特征，并把眼睛切出来
  
  
  

• 选取脸部特征，并美颜