七个步骤快速实现人脸识别（超级简单 代码全！！！）

一、项目结构如下

二、程序主流程

主流程代码，通过sqlite3保存人脸数据和信息，然后通过遍历数据库与之对比找出识别者信息，若识别不到，则会提示添加人脸信息至数据库。

<code> 
import
 sqlite3
from
 testCamera 
import
 getFaceID,imgToBase64,reconized,getModelFace,saveFaceData
import
 time

def
 
checkAll
()
:

     
     
     
    conn = sqlite3.connect(
"face.db"
)

     
    cursor = conn.cursor()

     
    sql = 
"select * from person_info"
    cursor.execute(sql)

     
    values = cursor.fetchall()
    getModelFace.getModel()
    flag=
False
    
for
 i 
in
 values:
        
if
(reconized.face_check(reconized.get_token(),i[
2
])):
            print(
"您是"
+i[
1
])
            flag=
True
            
break 

    
return
 flag
     
    cursor.close()

     
    conn.commit()

     
    conn.close()

if
 __name__ == 
'__main__'
:
    time1=time.time();
    
if
(checkAll()):
        time2 = time.time();
        useTime = time2 - time1;
        print(
"识别耗时"
 + str(useTime) + 
"秒"
)
    
else
:
        print(
"人脸库无您的信息,请录入"
)
        saveFaceData.save()/<code>

三、通过笔记本相机获取人脸图片存为Face_id.jpg

getModelFace.py主要是用于对比时获取人脸与库中Face_ID对比

<code>
import
 cv2
import
 numpy 
as
 np

def
 
getModel
()
:

 
    face_cascade = cv2.CascadeClassifier(
        
"D:\Python\haarcascade_frontalface_default.xml"
)
 
 
    cap = cv2.VideoCapture(
0
)
 
    
while
 
True
:
        ret, img = cap.read()
        gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        faces = face_cascade.detectMultiScale(gray,  
1.1
, 
5
)
        
if
 len(faces) > 
0
:
            cv2.imwrite(
"model.jpg"
,img)
            
break
/<code>

人脸特征识别配置文件
haarcascade_frontalface_default.xml可通过我的云盘分享获取。
云盘分享
提取码：w5ql

四、通过笔记本相机获取人脸图片存为Face_id.jpg

getFaceID.py主要是保存库内无Face_ID的人脸信息

<code>
import
 cv2
import
 numpy 
as
 np

def
 
getFaceImg
()
:

    face_cascade = cv2.CascadeClassifier(
        
"D:\Python\haarcascade_frontalface_default.xml"
)
    eye_cascade = cv2.CascadeClassifier(
"D:\Python\haarcascade_eye.xml"
)
    cap = cv2.VideoCapture(
0 
)

    
while
 
True
:
        ret, img = cap.read()
        gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 
1.1
, 
5
)
        
if
 len(faces) > 
0
:
            cv2.imwrite(
"face_id.jpg"
,img)
            
break
    
return
 
True
;/<code>

五、将获取的图片转成Base64码

imgToBase64.py通过python的base64库将图片转成base64码存入sqlite3数据库

<code>
import
 base64

def
 
ImgToBase64
(imgPath)
:

    
with
 open(imgPath, 
'rb'
) 
as
 f:
        base64_data = base64.b64encode(f.read())
        s = base64_data.decode()
    
return
 s/<code>

六、将获取的人脸信息存入数据库

saveFaceData.py将人脸图片转化的base64码作为Face_id存入数据库，并录入人名，可按需增加其他信息。

<code> 
import
 sqlite3
from
 testCamera 
import
 getFaceID,imgToBase64
import
 time
def
 
save
()
:

    
    
    
   conn = sqlite3.connect(
"face.db"
)

    
   cursor = conn.cursor()

    
    
    

    
   print(
"请看着摄像头！！！"
)
   time.sleep(
5
)
   
if
(getFaceID.getFaceImg()):
      face_id = imgToBase64.ImgToBase64(
'face_id.jpg'
)
      print(
"请输入您的姓名："
)
      name = input()
      sql = 
"insert into person_info(name, face_id) values(\'"
+name+
"\',\'"
+face_id+
"\')"
      print(sql)
      cursor.execute(sql)
      print(
"信息录入成功"
)
   cursor.execute(
"delete from person_info where name = '郭志强'"
)
   print(
"delete successful"
)
    
   cursor.close()

    
   conn.commit()

    
   conn.close()
if 
 __name__ == 
'__main__'
:
   save();/<code>

七、通过百度人脸对比API实现识别功能

reconized.py分两个方法，先通过注册百度平台账号建立应用获取百度官网获取的AK（client_id）以及百度官网获取的SK（client_secret）来获取请求的token,再调用百度的人脸识别API请求人脸对比后的返回json数据。

<code> 
import
 urllib.request
import
 json
import
 base64
import
 ast
import
 urllib
import
 re,time
from
 testCamera 
import
 getModelFace

def
 
face_check
(access_token,face_id)
:

    
'''
    调用百度人脸对比API
    '''
    request_url = 
"https://aip.baidubce.com/rest/2.0/face/v3/match"
    filename1 = 
'model.jpg'
     
    f = open(filename1, 
'rb'
)
     
    img_test1 = base64.b64encode(f.read())
     

    params = json.dumps(
        [{ 
"image"
: 
''
 + str(img_test1, 
'utf-8'
) + 
''
, 
"image_type"
: 
"BASE64"
, 
"face_type"
: 
"LIVE"
,
          
"quality_control"
: 
"LOW"
},
         {
"image"
: 
''
 + face_id + 
''
, 
"image_type"
: 
"BASE64"
, 
"face_type"
: 
"IDCARD"
,
          
"quality_control"
: 
"LOW"
}])
     
     
    request_url = request_url + 
"?access_token="
 + access_token
    request = urllib.request.Request(url=request_url, data=params.encode(
"utf-8"
))
    request.add_header(
'Content-Type'
, 
'application/json'
)
    response = urllib.request.urlopen(request)
    content = response.read()
    content = content.decode(
"utf-8"
)
    content = ast.literal_eval(content)
     
    
if
(content[ 
'result'
][
'score'
]>=
80
):
        
return
 
True
    
else
:
        
return
 
False


def
 
get_token
()
:

    
'''
    获取百度token
    '''
     
    host = 
'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=***********&client_secret=************'
    request = urllib.request.Request(host)
    request.add_header(
'Content-Type'
, 
'application/json; charset=UTF-8'
)
    response = urllib.request.urlopen(request)
    content = response.read()
    
if
 (content):
         
        p1 = re.compile(
r'"access_token":"(.*?)","scope":"'
, re.S)   
        result = re.findall(p1, str(content)).__str__()
        
return
 result[
2
:
-2
]

if
 __name__ == 
'__main__'
:
        getModelFace.getModel()
        token = get_token()
        face_check(token)/<code>

运行效果

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