一、facerecognition怎么安装?
Face_recognition是一个强大而简单的Python库，它使用dlib的深度学习算法来识别和操作人脸。安装face_recognition库需要在安装dlib库的基础上进行。
以下是在Windows系统下如何安装face_recognition:
pip install cmake pip install dlib pip install face_recognition
以下是在Mac或Linux系统下如何安装face_recognition:
pip3 install cmake pip3 install dlib pip3 install face_recognition
在安装dlib过程中可能会遇到一些困难，此时可以使用conda或者从dlib的源码安装。安装步骤详见dlib官方文档。
二、编写一个人脸检测程序
安装好face_recognition库之后，我们可以编写一个简单的人脸检测程序。下面是代码示例：
import face_recognition
# 加载图片
image = face_recognition.load_image_file("test.jpg")
# 获取图片中所有人脸的位置
face_locations = face_recognition.face_locations(image)
# 打印出检测到的人脸数
print("I found {} face(s) in this photograph.".format(len(face_locations)))
# 在图片中标记出所有人脸的位置
for face_location in face_locations:
top, right, bottom, left = face_location
print("A face is located at pixel location Top: {}, Left: {}, Bottom: {}, Right: {}".format(top, left, bottom, right))
我们在这里使用了名为test.jpg的图片进行测试。face_recognition库中的face_locations()函数可以返回图片中所有人脸的位置信息，单位是像素值。代码运行后，将会输出检测到的人脸数以及每个人脸的位置信息。
三、人脸识别与标记
除了检测人脸位置，face_recognition库还可以进行人脸识别和标记。下面是一个例子，演示如何在一张照片中识别一个人：
import face_recognition
# 加载已知人脸的图片
known_image = face_recognition.load_image_file("obama.jpg")
# 加载未知图片，进行人脸检测
unknown_image = face_recognition.load_image_file("unknown.jpg")
face_locations = face_recognition.face_locations(unknown_image)
# 获取已知人脸的面部编码（128维）
obama_face_encoding = face_recognition.face_encodings(known_image)[0]
# 获取未知图片中所有人脸的面部编码（128维）
unknown_face_encodings = face_recognition.face_encodings(unknown_image, face_locations)
# 匹配已知和未知人脸，得出是否匹配的结果
for unknown_face_encoding in unknown_face_encodings:
results = face_recognition.compare_faces([obama_face_encoding], unknown_face_encoding)
if results[0] == True:
print("This is Barack Obama.")
else:
print("This is not Barack Obama.")
在这个实例中，我们将使用两张照片：一个已知的人脸（obama.jpg）和一个未知的人脸（unknown.jpg）。face_recognition库中的face_encodings()函数可以将一个人脸图像转换为一个128维的面部编码向量。我们可以将已知人脸的面部编码保存为一个列表，然后对于未知图片中的每个人脸编码，进行与已知的编码匹配，从而确定是否识别到了已知人脸。
四、面部特征标记
另一个方面是标记面部特征点，下面是一个简单的示例程序，展示如何在一张照片中标记面部特征点：
import face_recognition
from PIL import Image, ImageDraw
# 加载图片
image = face_recognition.load_image_file("test.jpg")
# 获取每个面部特征点的位置
face_landmarks_list = face_recognition.face_landmarks(image)
# 将特征点标记在图片上
pil_image = Image.fromarray(image)
draw = ImageDraw.Draw(pil_image)
for face_landmarks in face_landmarks_list:
for name, list_of_points in face_landmarks.items():
for point in list_of_points:
draw.point(point)
pil_image.show()
这个程序将加载一个名为test.jpg的图片，使用face_landmarks()函数返回面部特征点的位置信息，然后使用Python Imaging Library（PIL）库将这些特征点标记在图片上。特征点包括眉毛、眼睛、鼻子、嘴唇等部位，每个部位都是一个具有坐标的点集列表。
五、使用face_recognition库进行面部识别
在以上示例中，我们看到了如何使用face_recognition库进行人脸检测、识别和面部特征点标记。这些方法可以被进一步处理和扩展，以创建一个完整的面部识别系统。face_recognition库提供了一些有用的函数，可以提取用于监控或识别目的所需的面部特征信息。它可以用于许多用例，包括自动化考勤、照片管理、社交网络等。
