• 通行领域。很多城市的火车站已经安装了人脸识别通行设备，进行人证对比过检，有些城市的地铁站也可以通过人脸识别的方式进行地铁进出站通行。

• 泛娱乐领域。现在市场上火爆的美颜相机，网络直播，短视频等都是建立在人脸识别的基础上对人脸进行美颜和特效处理。

• 公安，司法领域。公安系统在追捕逃犯时也会利用人脸识别系统对逃犯进行定位，监狱系统目前也会对服刑人员通过人脸识别系统进行报警和安防

• 自助服务设备。如银行的自动提款机，无人超市等。

• 考勤及会务。如工作考勤，会议出席人脸墙等。目前人脸识别市场上的巨头主要有商场，也有很多领域内巨头公司投资的小公司。

第一步：导入模块

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dlib模块安装其实是比较繁琐的，要认真耐心点，可以参考：dlib安装，如果不行再看看别的教程。

import sys

import cv2

import face_recognition #dlib 人脸识别库

第二步：加载图片并数值化

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测试图片为我的偶像：

face_img=face_recognition.load_image_file(‘1.png’)

print(face_img)

打印结果：

输出为三维图像矩阵，把图像转为矩阵。

第三步：获取图片中的人脸数据

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提取人脸特征编码，并获取到人脸五官的位置：

face_encodings=face_recognition.face_encodings(face_img)#进行特征提取向量化，获取人脸的编码

face_locations=face_recognition.face_locations(face_img)#五官对应的位置

print(face_encodings)

图片中有几个人脸就有几个数组：

第四步：人数计算

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这里只做判断两个人是否为一个人，超出两个就退出了

n=len(face_encodings)

print(n)

#这里只做判断两个人是否为一个人，超出两个就退出了

if n>2:

print(‘超过两个人’)

sys.exit()

打印可以分出是两个人：

第五步：人脸比较

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#获取两个人的数据

face1=face_encodings[0]

face2=face_encodings[1]

result=face_recognition.compare_faces([face1],face2,tolerance=0.6)#人脸比较，，误差不超过0.6则可以，默认值也为0.6

print(result)

返回：

判断出为不是同一个人。

再稍微修改一下，让表达更清楚：

if result==[True]:

name=‘same’

print(‘两个人为同一个人’)

else:

print(‘两者不是同一个人’)

name=‘different’

返回：

第六步：框出人脸写上文字

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获取两个人脸位置坐标：

for i in range(len(face_encodings)):

face_encoding=face_encodings[(i-1)] #倒序获取

face_location = face_locations[(i - 1)]

print(face_location)#获取人脸位置

返回：

元祖四个数值分别表示框人脸矩形框的四个点坐标。

获取到坐标后开始画框框并写上文字：

top,right,bottom,left=face_location#确定出坐标

#画框框

cv2.rectangle(face_img,(left,top),(right,bottom),(255,0,0))#传参分别为：图片，坐标，RGB颜色,框粗细

#写字上去

cv2.putText(face_img,name,(left-10,top-10),cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX,0.8,(255,255,0),2)#传参数分别为：图片，文字，坐标，字体，字体大小，颜色，粗细

第七步：显示处理好的图像

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face_img_rgb=cv2.cvtColor(face_img,cv2.COLOR_BGR2RGB)#确保颜色不要混乱

#展示图像

cv2.imshow(‘compare’,face_img_rgb)

#设置等待关闭

cv2.waitKey(0)

自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。

深知大多数Python工程师，想要提升技能，往往是自己摸索成长或者是报班学习，但对于培训机构动则几千的学费，着实压力不小。自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！

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