OpenCV+face++实现实时人脸识别解锁功能

技术  /  管理员 发布于 7年前   131

本文实例为大家分享了OpenCV+face++实现实时人脸识别解锁功能的具体代码，供大家参考，具体内容如下

1.背景

最近做一个小东西，需要登录功能，一开始做的就是普通的密码登录功能，但是之前看到过python可以做人脸识别，所以我就开了下脑洞，能不能实现一个自己的刷脸解锁功能。

2.知识储备

• python基础语法
• opencv
• face++文档
• requests库
  

3.基本思路

准备一张你想要被识别出的人脸照片，后面刷脸就是按照这张照片来识别，如果和照片中是同一个人就解锁，刷脸就是打开摄像头获取电脑面前人的人脸，然后与之前那张照片比对。

4.代码讲解

看下识别的效果：

第一个函数就是打开摄像头并保存图片：

#从摄像头读取图片并保存def getpicture():  cap = cv2.VideoCapture(0)#打开摄像头  cascade = cv2.CascadeClassifier("E:\OpenCV\sources\data\haarcascades\haarcascade_frontalface_default.xml")#这里是是自己的人脸识别xml路径  while True:    # get a frame    ret, frame = cap.read()#捕获图片    # show a frame    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#转为灰度图    rect = cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.15, minNeighbors=5, minSize=(5, 5),flags=cv2.cv.CV_HAAR_SCALE_IMAGE) # 使用模板匹配图形    for x, y, z, w in rect:      cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + z, y + w), (0, 0, 255), 2)# 函数的参数分别为：图像，左上角坐标，右下角坐标，颜色，宽度    cv2.imshow("capture", frame)    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):#按下q拍照      cv2.imwrite("images\client.jpg", frame)#相对路径，储存图片      break  cap.release()  cv2.destroyAllWindows()

第二个函数是将样本图片与摄像头读取的图片上传到face++进行处理，并拿到它的face_token,该函数主要用到的就是requests库与face++的api。

def upload_img(fileDir, oneface=True):  url = '%s/detect?api_key=%s&api_secret=%s' % (    BASE_URL, API_KEY, API_SECRET)  #注意参数名与api文档一致  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

第三个函数是比较两张图片的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')#返回两张照片的相似度

最后判断一下compare()函数的返回值就知道两张图片是不是同一个人了，再程序中加一个判断语句就可以实现基本的解锁功能了。

完整代码：

#! usr/bin/env python#-*- coding:utf-8 -*-import requestsimport osimport mimetypes  #判断文件类型import cv2import timeimport win32apiimport win32conBASE_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)  #注意参数名与api文档一致  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")#这里是是自己的人脸识别xml路径  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)#相对路径      break  cap.release()  cv2.destroyAllWindows()getpicture()print u"       数据读取中。。。。\n"face1 = upload_img(u"images\demo4.jpg")print u"正在校对人脸。。。。。\n"time.sleep(5)#防止出现qpsprint u"       再等一下。。。。。\n"face2 = upload_img(u"images\client.jpg")confidence = compare(face1,face2)if confidence>=70:  #print u"同一个人"  #win32api.ShellExecute(0,'op','genealogy.exe','','',1)  win32api.MessageBox(0, u"刷脸成功", u"家谱管理系统", win32con.MB_OK)  #这里写你想要继续执行的代码else:  win32api.MessageBox(0, u"刷脸失败", u"家谱管理系统", win32con.MB_OK)  #print u"不是同一个人"

运行效果：

因为样本图片是我，所以用白岩松是不能成功的。

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。