Exemple de vision par ordinateur en Python : reconnaissance faciale

Python est un langage de programmation de haut niveau, facile à apprendre et à comprendre, et adapté aux développeurs débutants et professionnels. Python est largement utilisé dans le domaine de l’intelligence artificielle, et la vision par ordinateur en est l’une des applications les plus importantes. La reconnaissance faciale est l'une des applications les plus importantes dans le domaine de la vision par ordinateur. Cet article présentera comment utiliser Python pour implémenter la reconnaissance faciale.

1. Introduction à la reconnaissance faciale

La technologie de reconnaissance faciale fait référence à la technologie qui localise, suit, identifie et vérifie automatiquement les visages dans les images numériques. La reconnaissance faciale peut obtenir des images grâce à diverses méthodes telles que l'amélioration optique, infrarouge et artificielle. Les informations caractéristiques de l'image du visage sont obtenues au moyen d'algorithmes de vision par ordinateur et comparées à la base de données de caractéristiques du visage existante pour effectuer des opérations de vérification d'identité ou de reconnaissance d'identité.

La technologie de reconnaissance faciale a été largement utilisée et joue un rôle de plus en plus important dans la finance, la sécurité, la maison intelligente et d'autres domaines. Il existe une multitude de bibliothèques de vision par ordinateur en Python qui peuvent prendre en charge la mise en œuvre de la technologie de reconnaissance faciale. La méthode de mise en œuvre de la technologie de reconnaissance faciale sera présentée ci-dessous.

2. Bibliothèque de reconnaissance faciale en Python

Python fournit une variété de bibliothèques de reconnaissance faciale, notamment OpenCV, dlib, etc. Ces bibliothèques prennent en charge les technologies de vision par ordinateur telles que la détection des visages, la reconnaissance des visages, le suivi des visages et l'étiquetage des visages.

OpenCV est l'une des bibliothèques de vision par ordinateur les plus populaires en Python. Elle fournit une variété de bibliothèques d'algorithmes pour la mise en œuvre de la technologie de reconnaissance faciale. Le traitement d'images, la détection de visages, l'extraction de caractéristiques, la formation aux classificateurs, etc. bénéficient tous d'un support très complet. dlib est une excellente bibliothèque de reconnaissance faciale qui utilise la technologie d'apprentissage en profondeur et prend en charge la détection des visages.

3. Python implémente la reconnaissance faciale

Ci-dessous, nous utiliserons un exemple simple pour implémenter la reconnaissance faciale en Python.

Tout d'abord, nous devons installer les bibliothèques OpenCV et dlib. Nous pouvons installer ces bibliothèques en utilisant pip comme suit :

pip install opencv-python
pip install dlib

Ensuite, nous devons préparer un ensemble d'images de visage comme modèles, qui peuvent être utilisées à des fins de comparaison et de reconnaissance. Nous pouvons enregistrer ces fichiers image dans le système de fichiers local.

En Python, nous devons utiliser la bibliothèque de vision par ordinateur pour traiter les images, comme indiqué ci-dessous :

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)

Le code ci-dessus implémente la fonction de détection de visages dans les images. Nous avons utilisé le détecteur de visage de la bibliothèque dlib pour détecter les visages dans l'image, obtenir les caractéristiques du visage, et enregistrer ces caractéristiques.

Après avoir obtenu les traits du visage, nous devons utiliser ces fonctionnalités pour la reconnaissance faciale, comme indiqué ci-dessous :

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"

Le code ci-dessus implémente la fonction de comparaison du visage dans l'image avec la base de données de visages existante . Nous avons utilisé numpy pour calculer la distance euclidienne entre les valeurs des caractéristiques du visage dans l'image et les valeurs des caractéristiques dans la bibliothèque de modèles. Si la distance est inférieure à un certain seuil (généralement 0,6), elle est considérée comme la même. affronter. Enfin, nous afficherons les résultats de la comparaison.

4. Résumé

Cet article présente comment utiliser Python pour implémenter la technologie de reconnaissance faciale. Nous avons utilisé les bibliothèques OpenCV et dlib pour implémenter les fonctions de détection de visage et d'extraction de caractéristiques, et avons utilisé la bibliothèque numpy pour calculer la distance euclidienne entre les valeurs des caractéristiques du visage, réalisant ainsi la mise en œuvre de la technologie de reconnaissance faciale. Python est largement utilisé dans le domaine de la vision par ordinateur et joue également un rôle très important dans le développement réel.

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