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我的朋友

分类: Python/Ruby

2022-04-12 17:26:30

import os

import face_recognition

import cv2

# 读取到数据库中的人名和面部特征

face_databases_dir = 'face_databases'

user_names = []

user_faces_encodings = []

# 得到face_databases中所有文件

files = os.listdir('face_databases')

# 循环读取

for image_shot_name in files:

    # 截取文件名作为用户名 存入user_names列表中

    user_name, _ = os.path.splitext(image_shot_name)

    user_names.append(user_name)

    # 读取图片文件中的面部特征信息存入user_faces_encodings列表中

    image_file_name = os.path.join(face_databases_dir, image_shot_name)

    # 加载图片

    image_file = face_recognition.load_image_file(image_file_name)

    # 读取图片信息

    face_encoding = face_recognition.face_encodings(image_file)[0]

    user_faces_encodings.append(face_encoding)

print("数据库加载完毕!")

# 打开摄像头,读取摄像头拍摄到的画面

# 定位到画面中人的脸部,并用绿色的框框把人脸框住

# 用拍摄到人的脸部特征和数据库中的面部特征去匹配

# 并在用户头像的绿框上方用用户的姓名做标识,未知用户统一用Unknown

# 1、打开摄像头 获取摄像头对象

video_capture = cv2.VideoCapture(0)

# 2、循环不停的获取摄像头拍摄的画面,并做进一步处理

while True:

    # 2.1获取摄像头拍摄的画面

    ret, frame = video_capture.read()

    # 2.2从拍摄到的画面中提取出人的脸部所在区域

    face_locations =外汇跟单gendan5.com face_recognition.face_locations(frame)

    # 2.2.1从所有人的头像所在区域提取出脸部特征

    face_encodings = face_recognition.face_encodings(frame, face_locations)

    names = []

    # 2.2.2 匹配 遍历face_encodings和数据库中的去比对

    for face_encoding in face_encodings:

        matchers = face_recognition.compare_faces(user_faces_encodings, face_encoding)

        name = "Unknown"

        for index, is_match in enumerate(matchers):

            if is_match:

                name = user_names[index]

                break

        names.append(name)

    # 2.3循环遍历人到额脸部所在区域 并画框 在框框上标识姓名

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

        # 2.3.1画框

        # BGR

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

        font = cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX

        cv2.putText(frame, name, (left, top - 10), font, 0.5, (0, 255, 0), 1)

    # 2.4通过opencv把画面展示出来

    cv2.imshow("Video", frame)

    # 2.5q循环退出(关闭摄像头)

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

        break

# 3、释放摄像头资源

video_capture.release()

cv2.destroyAllWindows()

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