克日，一个名为 face_recognition 的人脸辨认项目登上了 GitHub Trending 趋势榜，赚足了眼球。自开源至截稿，此项目在 Github 上的 Star 数已达 26500，Fork 数也到达了 7117。本文首要先容了该项目标行使声名和行使要领，便于海内的开拓者们举办研究进修。

face_recognition 宣称是史上最强盛，最简朴的人脸辨认项目。据悉，该项目由软件工程开拓师和咨询师 Adam Geitgey 开拓，其强盛之处在于不只基于业内领先的 C++ 开源库 dlib 中的深度进修模子，回收的人脸数据集也是由美国麻省大学安姆斯特分校建造的 Labeled Faces in the Wild，它含有从收集网络的 13,000 多张面部图像，精确率高达 99.38%。另外，项目还配备了完备的开拓文档和应用案例，出格是兼容树莓派体系。简朴之处在于操纵者可以直接行使 Python和呼吁行器材提取、辨认、操纵人脸。

今朝，该项目标声名已有中文翻译版，本文已得到译者授权（GitHub ID：TommyZihao），引用译文对本项目举办简朴先容。

照例先送上 GitHub 项目链接：

https://github.com/ageitgey/face_recognitio

1. 找到并定位图片中的全部人脸：

import face_recognition 
image = face_recognition.load_image_file("your_file.jpg") 
face_locations = face_recognition.face_locations(image) 

2.辨认人脸要害点（包罗眼睛、鼻子、嘴和下巴）

import face_recognition 
image = face_recognition.load_image_file("your_file.jpg") 
face_landmarks_list = face_recognition.face_landmarks(image) 

本人脸辨认项目除了在某些要害规模有重要浸染外，尚有一个也许会引起 “玩心” 的 digital make-up 自动扮装成果（相同美图秀秀）。

3.辨认图片中的人是谁

import face_recognition 
known_image = face_recognition.load_image_file("biden.jpg") 
unknown_image = face_recognition.load_image_file("unknown.jpg") 
biden_encoding = face_recognition.face_encodings(known_image)[0] 
results = face_recognition.compare_faces([biden_encoding], unknown_encoding) 

4.共同其余的Python库（好比opencv），该项目还可实现及时人脸检测：具体案例见：

https://github.com/ageitgey/face_recognition/blob/master/examples/facerec_from_webcam_faster.py

安装

情形设置：

• Python 3.3+ or Python 2.7macOS or LinuxWindows（官方并不支持，但一些大神们探索出了在Windows上运行的要领）

差异操纵体系的安装要领：

1. 在 Mac 可能 Linux上安装本项目：

要领一：

起首安装dlib和相干Python依靠：

https://gist.github.com/ageitgey/629d75c1baac34dfa5ca2a1928a7aeaf

然后通过 pip3 可能是 Python 2 的 pip2 用以下代码安装

pip3 install face_recognition 

若未能安装乐成，可以用Ubuntu假造机安装，拜见这一教程：

https://medium.com/@ageitgey/try-deep-learning-in-python-now-with-a-fully-pre-configured-vm-1d97d4c3e9b

（必要电脑中安装VMWare Player 可能 VirtualBox）

要领二：

修改你的 pip 镜像源为清华镜像，然后行使 pip install face_recognition,可以自动帮你安装各类依靠，包罗dlib。只是在安装dlib的时辰也许会出题目，由于dlib必要编译，呈现的题目一样平常是gcc可能g++版本的题目，以是在pip install face_recognition之前，可以通过在呼吁行键入

export CC=/usr/local/bin/gcc 
export CXX=/usr/local/bin/g++ 

来指定你gcc和g++对应的位置，（这两句话会姑且修改当前终端的情形变量/usr/local/bin/gcc对应你本身gcc可能g++地址目次）。

2. 在树莓派上安装：

树莓派安装指南：

https://gist.github.com/ageitgey/1ac8dbe8572f3f533df6269dab35df65

3. 在Windows上安装：固然本项目官方并不支持Windows，但一些大神们探索出了在Windows上运行本项目标要领：@masoudr写的如安在Win10体系上安装 dlib库和 face_recognition项目标教程：

https://github.com/ageitgey/face_recognition/issues/175#issue-257710508

行使Ubuntu假造机镜像文件安装设置假造机，本项目已经包括在这个镜像中

https://medium.com/@ageitgey/try-deep-learning-in-python-now-with-a-fully-pre-configured-vm-1d97d4c3e9b

1.行使呼吁行器材

（编辑：湖南网）

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