Dlib人臉識別 2 繪製人臉識別結果

cv2.puttext(物件, 文字內容,座標，字型, 字型倍數, 字型顏色,字型厚度)

font = cv2.font_hershey_duplex

cv2.puttext(img,
"laowang"
,(d.left()+
6, d.bottom()-
6), font,
0.5,
(255
,255
,255),
1)#	文字內容是laowang
#	文字的座標設定為：(d.left() + 6, d.bottom() - 6)
#	字型為cv2.font_hershey_plain
#	字型倍數為0.5倍
#	字型顏色為紅色(0,0,255)
#	字型厚度為1

# 0. 匯入模組

import os
import dlib
import glob
import numpy as np
import cv2
# 1. 載入模型、
## 正向人臉檢測器
detector = dlib.get_frontal_face_detector(
)## 載入特徵點提取模型
predictor_path =
'shape_predictor_68_face_landmarks.dat'
predictor = dlib.shape_predictor(predictor_path)
## 載入面部識別模型
face_rec_model_path =
'dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat'
facerec = dlib.face_recognition_model_v1(face_rec_model_path)
## 已知
known_image_path =
'know'
## 測試
test_image_path =
"unknow"
# 2. 宣告存放資料的變數
## 宣告descriptors，用於存放已知對應的人臉特徵向量
descriptors =
## 宣告names，用於存放於人臉特徵向量對應的名字。
## ps:注意測試集中有多少個，names中就要有相同數量的名稱元素。否則會報錯
names =
["reba"
,"laowang"
]# 3. 開始檢測
## 遍歷known_image_pat**件夾下所有以.jpg結尾的檔案。
## 使用 detector 檢測器來檢測影象中的人臉
dets = detector(img,1)
for k, d in
enumerate
(dets)
:## 獲取人臉特徵點
shape = predictor(img, d)
## 計算特徵向量
face_descriptor = facerec.compute_face_descriptor(img, shape)
## 特徵向量轉換為numpy array
v = np.array(face_descriptor)
## 把此次資料存到人臉特徵向量列表裡面
# 4. 進行判斷
## 遍歷test_image_pat**件夾下所有以.jpg結尾的檔案。
## 使用 detector 檢測器來檢測影象中的人臉
dets = detector(img,1)
for k, d in
enumerate
(dets)
:## 獲取人臉特徵點
shape = predictor(img, d)
## 計算特徵向量
face_descriptor = facerec.compute_face_descriptor(img, shape)
## 將當前待判斷的特徵向量轉化為 current
current = np.array(face_descriptor)
## 計算歐式距離，識別人臉
### 設定閾值
tolerance =
0.4        current_name =
"unknow name"
### 對這個存放著已知特徵向量的列表descriptors遍歷
for i in
range
(len
(descriptors)):
### 計算歐氏距離
distance = np.linalg.norm(descriptors[i]
- current)
### 對歐氏距離判斷
if distance < tolerance:
current_name = names[i]
break
## 輸出對當前的識別結果
print
(+ current_name)
cv2.rectangle(img,
(d.left(
), d.top())
,(d.right(
), d.bottom())
,(0,
0,255),2
)# 在上新增文字
font = cv2.font_hershey_duplex
cv2.puttext(img,
"myrecon"
,(d.left()+
6, d.bottom()-
6), font,
0.5,
(255
,255
,255),
1)cv2.imshow(
"face recogition image"
,cv2.cvtcolor(img,cv2.color_rgb2bgr)
)        cv2.waitkey(0)
cv2.destroyallwindows(
)

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