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OpenCV+face++實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)人臉識(shí)別解鎖功能

更新時(shí)間：2019年08月28日 14:39:40 作者：TA的個(gè)人主頁(yè) >

這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了OpenCV+face++實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)人臉識(shí)別解鎖功能，具有一定的參考價(jià)值，感興趣的小伙伴們可以參考一下

本文實(shí)例為大家分享了OpenCV+face++實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)人臉識(shí)別解鎖功能的具體代碼，供大家參考，具體內(nèi)容如下

1.背景

最近做一個(gè)小東西，需要登錄功能，一開(kāi)始做的就是普通的密碼登錄功能，但是之前看到過(guò)python可以做人臉識(shí)別，所以我就開(kāi)了下腦洞，能不能實(shí)現(xiàn)一個(gè)自己的刷臉解鎖功能。

2.知識(shí)儲(chǔ)備

python基礎(chǔ)語(yǔ)法
opencv
face++文檔
requests庫(kù)

3.基本思路

準(zhǔn)備一張你想要被識(shí)別出的人臉照片，后面刷臉就是按照這張照片來(lái)識(shí)別，如果和照片中是同一個(gè)人就解鎖，刷臉就是打開(kāi)攝像頭獲取電腦面前人的人臉，然后與之前那張照片比對(duì)。

4.代碼講解

看下識(shí)別的效果：

第一個(gè)函數(shù)就是打開(kāi)攝像頭并保存圖片：

#從攝像頭讀取圖片并保存
def getpicture():
  cap = cv2.VideoCapture(0)#打開(kāi)攝像頭
  cascade = cv2.CascadeClassifier("E:\OpenCV\sources\data\haarcascades\haarcascade_frontalface_default.xml")#這里是是自己的人臉識(shí)別xml路徑
  while True:
    # get a frame
    ret, frame = cap.read()#捕獲圖片
    # show a frame
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#轉(zhuǎn)為灰度圖
    rect = cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.15, minNeighbors=5, minSize=(5, 5),flags=cv2.cv.CV_HAAR_SCALE_IMAGE) # 使用模板匹配圖形
    for x, y, z, w in rect:
      cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + z, y + w), (0, 0, 255), 2)# 函數(shù)的參數(shù)分別為：圖像，左上角坐標(biāo)，右下角坐標(biāo)，顏色，寬度
    cv2.imshow("capture", frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):#按下q拍照
      cv2.imwrite("images\client.jpg", frame)#相對(duì)路徑，儲(chǔ)存圖片
      break
  cap.release()
  cv2.destroyAllWindows()

第二個(gè)函數(shù)是將樣本圖片與攝像頭讀取的圖片上傳到face++進(jìn)行處理，并拿到它的face_token,該函數(shù)主要用到的就是requests庫(kù)與face++的api。

def upload_img(fileDir, oneface=True):
  url = '%s/detect?api_key=%s&api_secret=%s' % (
    BASE_URL, API_KEY, API_SECRET)
  #注意參數(shù)名與api文檔一致
  files = {'image_file': (os.path.basename(fileDir), open(fileDir, 'rb'),
           mimetypes.guess_type(fileDir)[0]), }
  r = requests.post(url, files=files)
  faces = r.json().get('faces')
  #print faces
  if faces is None:
    print('There is no face found in %s' % fileDir)
  else:
    return faces[0]['face_token']#返回face_token

第三個(gè)函數(shù)是比較兩張圖片的face_token：

def compare(face_token1,face_token2):
  url = '%s/compare' % BASE_URL
  params = BASE_PARAMS
  params['face_token1'] = face_token1
  params['face_token2'] = face_token2
  r = requests.post(url, params)
  #print r.status_code
  #print r.json()
  return r.json().get('confidence')#返回兩張照片的相似度

最后判斷一下compare()函數(shù)的返回值就知道兩張圖片是不是同一個(gè)人了，再程序中加一個(gè)判斷語(yǔ)句就可以實(shí)現(xiàn)基本的解鎖功能了。

完整代碼：

#! usr/bin/env python
#-*- coding:utf-8 -*-

import requests
import os
import mimetypes  #判斷文件類型
import cv2
import time
import win32api
import win32con

BASE_URL = "https://api-cn.faceplusplus.com/facepp/v3"
API_KEY = "g_vhMthXCQEzF0gZG5-o0ICNDhr3-80b"
API_SECRET = "2HD5ysubTeZTwo20JJTudY0cvZN1BPLt"
BASE_PARAMS = {
  'api_key':'g_vhMthXCQEzF0gZG5-o0ICNDhr3-80b',
  'api_secret':'2HD5ysubTeZTwo20JJTudY0cvZN1BPLt'
}
def upload_img(fileDir, oneface=True):
  url = '%s/detect?api_key=%s&api_secret=%s' % (
    BASE_URL, API_KEY, API_SECRET)
  #注意參數(shù)名與api文檔一致
  files = {'image_file': (os.path.basename(fileDir), open(fileDir, 'rb'),
           mimetypes.guess_type(fileDir)[0]), }
  r = requests.post(url, files=files)
  faces = r.json().get('faces')
  #print faces
  if faces is None:
    print('There is no face found in %s' % fileDir)
  else:
    return faces[0]['face_token']



def compare(face_token1,face_token2):
  url = '%s/compare' % BASE_URL
  params = BASE_PARAMS
  params['face_token1'] = face_token1
  params['face_token2'] = face_token2
  r = requests.post(url, params)
  #print r.status_code
  #print r.json()
  return r.json().get('confidence')


def getpicture():
  cap = cv2.VideoCapture(0)
  cascade = cv2.CascadeClassifier("E:\OpenCV\sources\data\haarcascades\haarcascade_frontalface_default.xml")#這里是是自己的人臉識(shí)別xml路徑
  while True:
    # get a frame
    ret, frame = cap.read()
    # show a frame
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    rect = cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.15, minNeighbors=5, minSize=(5, 5),flags=cv2.cv.CV_HAAR_SCALE_IMAGE)
    for x, y, z, w in rect:
      cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + z, y + w), (0, 0, 255), 2)
    cv2.imshow("capture", frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
      cv2.imwrite("images\client.jpg", frame)#相對(duì)路徑
      break
  cap.release()
  cv2.destroyAllWindows()


getpicture()
print u"                   數(shù)據(jù)讀取中。。。。\n"
face1 = upload_img(u"images\demo4.jpg")
print u"                        正在校對(duì)人臉。。。。。\n"
time.sleep(5)#防止出現(xiàn)qps
print u"                               再等一下。。。。。\n"
face2 = upload_img(u"images\client.jpg")
confidence = compare(face1,face2)
if confidence>=70:
  #print u"同一個(gè)人"
  #win32api.ShellExecute(0,'op','genealogy.exe','','',1)
  win32api.MessageBox(0, u"刷臉成功", u"家譜管理系統(tǒng)", win32con.MB_OK)
  #這里寫你想要繼續(xù)執(zhí)行的代碼
else:
  win32api.MessageBox(0, u"刷臉失敗", u"家譜管理系統(tǒng)", win32con.MB_OK)
  #print u"不是同一個(gè)人"

運(yùn)行效果：