Beispiel für Computer Vision in Python: Gesichtserkennung

Python ist eine Programmiersprache auf hohem Niveau, leicht zu erlernen und zu verstehen und für Anfänger und professionelle Entwickler geeignet. Python ist im Bereich der künstlichen Intelligenz weit verbreitet und Computer Vision ist eine der sehr wichtigen Anwendungen. Die Gesichtserkennung ist eine der wichtigsten Anwendungen im Bereich Computer Vision. In diesem Artikel wird die Verwendung von Python zur Implementierung der Gesichtserkennung vorgestellt.

1. Einführung in die Gesichtserkennung

Gesichtserkennungstechnologie bezieht sich auf die Technologie, die Gesichter in digitalen Bildern automatisch lokalisiert, verfolgt, identifiziert und verifiziert. Die Gesichtserkennung kann Bilder durch verschiedene Methoden wie optische, Infrarot- und künstliche Verstärkung erhalten. Die Merkmalsinformationen des Gesichtsbilds werden durch Computer-Vision-Algorithmen erhalten und mit der vorhandenen Gesichtsmerkmalsdatenbank verglichen, um Identitätsüberprüfungs- oder Identitätserkennungsvorgänge durchzuführen.

Gesichtserkennungstechnologie ist weit verbreitet und spielt eine immer wichtigere Rolle in den Bereichen Finanzen, Sicherheit, Smart Home und anderen Bereichen. Es gibt eine Fülle von Computer-Vision-Bibliotheken in Python, die die Implementierung der Gesichtserkennungstechnologie unterstützen können. Im Folgenden wird die Implementierungsmethode der Gesichtserkennungstechnologie vorgestellt.

2. Gesichtserkennungsbibliothek in Python

Python bietet eine Vielzahl von Gesichtserkennungsbibliotheken, einschließlich OpenCV, dlib usw. Diese Bibliotheken unterstützen Computer-Vision-Technologien wie Gesichtserkennung, Gesichtserkennung, Gesichtsverfolgung und Gesichtskennzeichnung.

OpenCV ist eine der beliebtesten Computer-Vision-Bibliotheken in Python. Sie bietet eine Vielzahl von Algorithmenbibliotheken zur Implementierung der Gesichtserkennungstechnologie. Bildverarbeitung, Gesichtserkennung, Merkmalsextraktion, Klassifikatortraining usw. werden alle sehr umfassend unterstützt. dlib ist eine hervorragende Gesichtserkennungsbibliothek, die Deep-Learning-Technologie nutzt und die Gesichtserkennung gut unterstützt.

3. Python implementiert die Gesichtserkennung

Im Folgenden verwenden wir ein einfaches Beispiel, um die Gesichtserkennung in Python zu implementieren.

Zuerst müssen wir OpenCV- und dlib-Bibliotheken installieren. Wir können diese Bibliotheken mit pip wie folgt installieren:

pip install opencv-python
pip install dlib

Als nächstes müssen wir eine Reihe von Gesichtsbildern als Vorlagen vorbereiten, die zum Vergleich und zur Erkennung verwendet werden können. Wir können diese Bilddateien im lokalen Dateisystem speichern.

In Python müssen wir die Computer-Vision-Bibliothek verwenden, um Bilder zu verarbeiten, wie unten gezeigt:

import cv2 
import dlib
import numpy as np 

detector = dlib.get_frontal_face_detector() 

predictor = dlib.shape_predictor('shape_predictor_68_face_landmarks.dat')

face_path = './faces'

def get_face_list(face_path): 
    return os.listdir(face_path) 

faces_list = get_face_list(face_path)

face_descriptors = []

for face in faces_list: 
    img = cv2.imread(os.path.join(face_path, face)) 
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 
    faces = detector(gray) 
    for rect in faces: 
        shape = predictor(gray, rect) 
        face_descriptor = np.array(face_rec_model.compute_face_descriptor(img, shape)) 
        face_descriptors.append(face_descriptor)

Der obige Code implementiert die Funktion zum Erkennen von Gesichtern in Bildern. Wir haben den Gesichtsdetektor in der dlib-Bibliothek verwendet, um Gesichter im Bild zu erkennen, Gesichtsmerkmale zu erhalten und diese Merkmale aufzuzeichnen.

Nachdem wir die Gesichtsmerkmale erhalten haben, müssen wir diese Merkmale für die Gesichtserkennung verwenden, wie unten gezeigt:

def recognize_face(): 
    img = cv2.imread('test.jpg') 
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 
    faces = detector(gray) 
    for rect in faces: 
        shape = predictor(gray, rect) 
        face_descriptor = np.array(face_rec_model.compute_face_descriptor(img, shape)) 
        for i, face in enumerate(face_descriptors): 
            dist = np.linalg.norm(face - face_descriptor) 
            if dist < 0.6: 
                return "This is " + faces_list[i][:-4] 
    return "Unknown face"

Der obige Code implementiert die Funktion des Vergleichs des Gesichts im Bild mit der vorhandenen Gesichtsdatenbank. Wir haben Numpy verwendet, um den euklidischen Abstand zwischen den Gesichtsmerkmalswerten im Bild und den Merkmalswerten in der Vorlagenbibliothek zu berechnen. Wenn der Abstand kleiner als ein bestimmter Schwellenwert (normalerweise 0,6) ist, wird er als gleich angesehen Gesicht. Abschließend werden wir die Vergleichsergebnisse ausgeben.

4. Zusammenfassung

In diesem Artikel wird die Verwendung von Python zur Implementierung der Gesichtserkennungstechnologie vorgestellt. Wir haben die OpenCV- und dlib-Bibliotheken verwendet, um Gesichtserkennungs- und Merkmalsextraktionsfunktionen zu implementieren, und die Numpy-Bibliothek verwendet, um den euklidischen Abstand zwischen Gesichtsmerkmalswerten zu berechnen und so die Gesichtserkennungstechnologie zu realisieren. Python ist im Bereich Computer Vision weit verbreitet und spielt auch in der tatsächlichen Entwicklung eine sehr wichtige Rolle.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonBeispiel für Computer Vision in Python: Gesichtserkennung. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!