人脸匹配——OpenCV

人脸匹配

导入所需的库

cv2:OpenCV库,用于图像处理。
dlib:一个机器学习库,用于人脸检测和特征点预测。
numpy:用于数值计算的库。
PIL和ImageTk:用于处理图像和创建Tkinter兼容的图像对象。
filedialog:Tkinter的一个模块,用于打开文件对话框。
Tk、Label、Button、Canvas:Tkinter库的组件,用于创建GUI。

python 复制代码
import cv2
import dlib
import numpy as np
from PIL import Image, ImageTk
from tkinter import filedialog
from tkinter import Tk, Label, Button, Canvas

加载dlib的人脸识别模型和面部检测器

使用dlib.get_frontal_face_detector()加载面部检测器。

使用dlib.shape_predictor()加载面部特征点预测模型。

使用dlib.face_recognition_model_v1()加载人脸识别模型。

python 复制代码
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")
face_rec = dlib.face_recognition_model_v1("dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat")

读取图片并转换为灰度图

读取图片并转换为灰度图。

使用面部检测器检测图像中的面部。

如果检测到多张或没有脸,则抛出异常。

提取面部特征点并计算人脸编码。

python 复制代码
def get_face_encoding(image_path):
    img = cv2.imread(image_path)
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    faces = detector(gray)
    if len(faces) != 1:
        raise ValueError("图片中检测到多张或没有脸")
    face = faces[0]
    shape = predictor(gray, face)
    face_encoding = np.array(face_rec.compute_face_descriptor(img, shape))
    return face_encoding

比较两张人脸

比较两个人脸编码。

计算两个编码之间的欧氏距离。

如果距离小于0.6,则认为它们是同一个人脸。

python 复制代码
def compare_faces(face1, face2):
    distance = np.linalg.norm(face1 - face2)
    if distance < 0.6:
        return "相同人脸"
    else:
        return "不同人脸"

选择图片并显示结果

定义select_image1、select_image2和select_image3函数。

打开文件对话框让用户选择图片。

将选择的图片显示在相应的画布上。

python 复制代码
def select_image1():
    global image1_path, image1
    image1_path = filedialog.askopenfilename()
    image1 = Image.open(image1_path)
    image1 = image1.resize((300, 300), Image.LANCZOS)  # 使用Image.LANCZOS替换ANTIALIAS
    photo1 = ImageTk.PhotoImage(image1)
    canvas1.create_image(0, 0, anchor='nw', image=photo1)
    canvas1.image = photo1


def select_image2():
    global image2_path, image2
    image2_path = filedialog.askopenfilename()
    image2 = Image.open(image2_path)
    image2 = image2.resize((300, 300), Image.LANCZOS)  # 使用Image.LANCZOS替换ANTIALIAS
    photo2 = ImageTk.PhotoImage(image2)
    canvas2.create_image(0, 0, anchor='nw', image=photo2)
    canvas2.image = photo2


def select_image3():
    global image3_path, image3
    image3_path = filedialog.askopenfilename()
    image3 = Image.open(image3_path)
    image3 = image3.resize((300, 300), Image.LANCZOS)  # 使用Image.LANCZOS替换ANTIALIAS
    photo3 = ImageTk.PhotoImage(image3)
    canvas3.create_image(0, 0, anchor='nw', image=photo3)
    canvas3.image = photo3

比较图片

定义compare_images1和compare_images2函数:

获取两个人脸编码并进行对比。

显示对比结果。

python 复制代码
def compare_images1():
    try:
        face1 = get_face_encoding(image1_path)
        face2 = get_face_encoding(image2_path)
        result1 = compare_faces(face1, face2)
        result_label1.config(text=result1)
    except Exception as e:
        result_label1.config(text="发生错误: " + str(e))

def compare_images2():
    try:
        face2 = get_face_encoding(image2_path)
        face3 = get_face_encoding(image3_path)
        result2 = compare_faces(face2, face3)
        result_label2.config(text=result2)
    except Exception as e:
        result_label2.config(text="发生错误: " + str(e))

创建GUI界面

设置窗口标题和大小。

创建画布来显示图片。

创建标签来显示对比结果。

创建按钮让用户选择图片和进行对比。

python 复制代码
# 创建GUI
root = Tk()
root.title("人脸对比")
root.geometry("1000x620")

# 创建画布来显示图片
canvas1 = Canvas(root, width=300, height=300, bg='white')
canvas1.pack(side='left', padx=10, pady=10)
canvas2 = Canvas(root, width=300, height=300, bg='white')
canvas2.pack(side='left', padx=10, pady=10)
canvas3 = Canvas(root, width=300, height=300, bg='white')
canvas3.pack(side='left', padx=10, pady=10)

# 创建标签来显示结果
result_label1 = Label(root, text="")
result_label1.place(x=300, y=120)
result_label2 = Label(root, text="")
result_label2.place(x=640, y=120)

# 创建按钮来选择图片
button1 = Button(root, text="选择第一张图片", command=select_image1)
button1.place(x=100, y=50)
button2 = Button(root, text="选择第二张图片", command=select_image2)
button2.place(x=450, y=50)
button3 = Button(root, text="选择第三张图片", command=select_image3)
button3.place(x=800, y=50)

# 创建按钮来对比图片
compare_button1 = Button(root, text="对比图像12", command=compare_images1)
compare_button1.place(x=300, y=80)
compare_button2 = Button(root, text="对比图像23", command=compare_images2)
compare_button2.place(x=640, y=80)

运行GUI主循环

python 复制代码
root.mainloop()

运行显示

全部代码

python 复制代码
import cv2
import dlib
import numpy as np
from PIL import Image, ImageTk
from tkinter import filedialog
from tkinter import Tk, Label, Button, Canvas

# 加载dlib的人脸识别模型和面部检测器
#使用dlib.get_frontal_face_detector()加载面部检测器,
# 使用dlib.shape_predictor()加载面部特征点预测模型,
# 使用dlib.face_recognition_model_v1()加载人脸识别模型
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")
face_rec = dlib.face_recognition_model_v1("dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat")

# 读取图片并转换为灰度图
def get_face_encoding(image_path):
    img = cv2.imread(image_path)
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    faces = detector(gray)
    if len(faces) != 1:
        raise ValueError("图片中检测到多张或没有脸")
    face = faces[0]
    shape = predictor(gray, face)
    face_encoding = np.array(face_rec.compute_face_descriptor(img, shape))
    return face_encoding

# 比较两张人脸
def compare_faces(face1, face2):
    distance = np.linalg.norm(face1 - face2)
    if distance < 0.6:
        return "相同人脸"
    else:
        return "不同人脸"

# 选择图片并显示结果
def select_image1():
    global image1_path, image1
    image1_path = filedialog.askopenfilename()
    image1 = Image.open(image1_path)
    image1 = image1.resize((300, 300), Image.LANCZOS)  # 使用Image.LANCZOS替换ANTIALIAS
    photo1 = ImageTk.PhotoImage(image1)
    canvas1.create_image(0, 0, anchor='nw', image=photo1)
    canvas1.image = photo1


def select_image2():
    global image2_path, image2
    image2_path = filedialog.askopenfilename()
    image2 = Image.open(image2_path)
    image2 = image2.resize((300, 300), Image.LANCZOS)  # 使用Image.LANCZOS替换ANTIALIAS
    photo2 = ImageTk.PhotoImage(image2)
    canvas2.create_image(0, 0, anchor='nw', image=photo2)
    canvas2.image = photo2


def select_image3():
    global image3_path, image3
    image3_path = filedialog.askopenfilename()
    image3 = Image.open(image3_path)
    image3 = image3.resize((300, 300), Image.LANCZOS)  # 使用Image.LANCZOS替换ANTIALIAS
    photo3 = ImageTk.PhotoImage(image3)
    canvas3.create_image(0, 0, anchor='nw', image=photo3)
    canvas3.image = photo3


def compare_images1():
    try:
        face1 = get_face_encoding(image1_path)
        face2 = get_face_encoding(image2_path)
        result1 = compare_faces(face1, face2)
        result_label1.config(text=result1)
    except Exception as e:
        result_label1.config(text="发生错误: " + str(e))

def compare_images2():
    try:
        face2 = get_face_encoding(image2_path)
        face3 = get_face_encoding(image3_path)
        result2 = compare_faces(face2, face3)
        result_label2.config(text=result2)
    except Exception as e:
        result_label2.config(text="发生错误: " + str(e))

# 创建GUI
root = Tk()
root.title("人脸对比")
root.geometry("1000x620")

# 创建画布来显示图片
canvas1 = Canvas(root, width=300, height=300, bg='white')
canvas1.pack(side='left', padx=10, pady=10)
canvas2 = Canvas(root, width=300, height=300, bg='white')
canvas2.pack(side='left', padx=10, pady=10)
canvas3 = Canvas(root, width=300, height=300, bg='white')
canvas3.pack(side='left', padx=10, pady=10)

# 创建标签来显示结果
result_label1 = Label(root, text="")
result_label1.place(x=300, y=120)
result_label2 = Label(root, text="")
result_label2.place(x=640, y=120)

# 创建按钮来选择图片
button1 = Button(root, text="选择第一张图片", command=select_image1)
button1.place(x=100, y=50)
button2 = Button(root, text="选择第二张图片", command=select_image2)
button2.place(x=450, y=50)
button3 = Button(root, text="选择第三张图片", command=select_image3)
button3.place(x=800, y=50)

# 创建按钮来对比图片
compare_button1 = Button(root, text="对比图像12", command=compare_images1)
compare_button1.place(x=300, y=80)
compare_button2 = Button(root, text="对比图像23", command=compare_images2)
compare_button2.place(x=640, y=80)

root.mainloop()
相关推荐
C++ 老炮儿的技术栈7 小时前
main函数之后的调用
c语言·c++·人工智能·qt·mfc·c
zhizhizhuzhuxia7 小时前
情感解说短视频的配音选型:从工程视角看情感音色与批量出片
人工智能·音视频
YOLO数据集集合7 小时前
光伏组件异常检测数据集 | 光伏组件 异常检测 红外检测 热斑识别 光伏巡检9147期
人工智能·yolo·目标检测·语言模型·太阳能板·光伏组件
HIT_Weston7 小时前
242、【AI】【模型部署】基座模型研究:注意力机制深入
人工智能·模型部署
智碳能碳管理平台7 小时前
碳排放核算软件选型:历史台账断层补救与锁账回放实操指南
人工智能·数字孪生·能碳管理系统·智碳能碳管理平台·企业能碳管理系统·碳排放核算软件·绿色工厂申报saas
IT_陈寒8 小时前
SpringBoot自动配置坑了我一把,原来是这样绕过去的
前端·人工智能·后端
hahaha60168 小时前
Shades-of-Gray (SoG) 算法--白平衡算法
人工智能·嵌入式硬件·算法·计算机视觉
海宇大数据8 小时前
零信任架构实战:基于海宇活体识别V步骤1构建自动化远程公证会话初始化网关
运维·人工智能·架构·自动化
Latchh8 小时前
前端导出的JPEG红字发糊,质量要拉到100才清楚
前端·图像处理·人工智能·计算机视觉
ebiobiz8 小时前
极海 APM32 使用 Nimmake 编译指南
c++·python·单片机·嵌入式硬件·mcu