Создайте простое распознавание лиц, используя библиотеки Python и face_recognition.
Распознавание лиц становится полезной тенденцией в разработке программного обеспечения. Это помогает идентифицировать лица и делает приложение более надежным. В этом уроке мы создадим простое распознавание лиц, используя библиотеки python и face_recognition.
Для среды разработки мы будем использовать Visual Studio Community Edition. Если он еще не установлен на вашем компьютере, вы можете скачать его здесь. И установите Desktop Development with C++.
Теперь, когда у нас есть Visual Studio с Desktop Development with C++, мы можем начать наш проект.
Откройте новый каталог с помощью Visual Studio и создайте новую среду Python. Мы будем использовать venv. Откройте встроенный терминал и напишите python -m venv venv. Затем активируйте среду, набрав venv/bin/Activate.ps1. Это для PowerShell. Если вы используете любой другой терминал, полный список можно найти здесь.
Теперь, когда мы закончили создание нашей виртуальной среды, давайте начнем извлекать наши зависимости. Для этого нам понадобятся opencv и face_recognition. Внутри вашего терминала установите эти зависимости, используя pip.
pip install opencv-python face_recognition
Распознавание лиц — это библиотека, использующая современную библиотеку dlib. Мы все готовы написать код и распознать лица.
Создайте новый файл Python, который мы назовем нашим missingPerson.py, предполагая, что мы будем находить пропавших без вести с помощью нашего приложения. Импортируйте наши зависимости и напишите первые несколько строк.
Предполагая, что все наши фотографии хранятся в нашем хранилище на сервере, нам нужно сначала загрузить все изображения людей в наше приложение и прочитать эти изображения.
В этом разделе мы читаем все изображения пропавших без вести с помощью OpenCV и добавляем их в наш список missingPerson.
После того, как мы прочитаем все изображения пропавших людей из нашего хранилища, нам нужно найти кодировки лиц, чтобы мы могли создать двумерный массив ограничивающих прямоугольников человеческих лиц на изображении с помощью детектора лиц CNN.
Мы будем хранить массив 2d, чтобы знать закодированный список лиц. Это займет несколько минут.
Теперь, когда у нас есть кодировки лиц всех пропавших людей, все, что нам нужно сделать, это сопоставить их с нашими изображениями зарегистрированных лиц. Очень просто использовать face_recognition.
Во-первых, нам нужно загрузить файл изображения лица, о котором сообщается, и закодировать его лицо. Затем все, что осталось, — это сравнить кодировку лица, о которой сообщается, с известной нам кодировкой лица. А затем простая логика сопоставляет их индекс и возвращает, найден ли человек в нашем списке пропавших без вести или нет.
Это распознавание лиц предназначено не только для поиска пропавших без вести. Он может обнаруживать и распознавать лица, и им можно манипулировать в соответствии с потребностями.
Удачного кодирования.
Дополнительные материалы на PlainEnglish.io. Подпишитесь на нашу бесплатную еженедельную рассылку новостей. Подпишитесь на нас в Twitter и LinkedIn. Присоединяйтесь к нашему сообществу Discord.
