摘要：?好吧，伙計(jì)們，我回來(lái)了。說(shuō)我拖更不寫(xiě)文章的可以過(guò)來(lái)用你的小拳拳狠命地捶我胸口.... 那么今天我們來(lái)講關(guān)于使用python+opencv+face++來(lái)實(shí)現(xiàn)人臉驗(yàn)證及人臉解鎖。代碼量同樣不多，你可以將這些代碼運(yùn)用在其它一些智能領(lǐng)域，如智能家居，進(jìn)門(mén)的時(shí)候判斷你是誰(shuí)，也可以加入機(jī)器學(xué)習(xí)判斷來(lái)的人是客人還是熟人。

好吧，伙計(jì)們，我回來(lái)了。說(shuō)我拖更不寫(xiě)文章的可以過(guò)來(lái)用你的小拳拳狠命地捶我胸口....

那么今天我們來(lái)講關(guān)于使用python+opencv+face++來(lái)實(shí)現(xiàn)人臉驗(yàn)證及人臉解鎖。代碼量同樣不多，你可以將這些代碼運(yùn)用在其它一些智能領(lǐng)域，如智能家居，進(jìn)門(mén)的時(shí)候判斷你是誰(shuí)，也可以加入機(jī)器學(xué)習(xí)判斷來(lái)的人是客人還是熟人。在講之前我們會(huì)先適當(dāng)?shù)耐負(fù)湟幌玛P(guān)于人臉識(shí)別的知識(shí)點(diǎn)。OK廢話少說(shuō)下面開(kāi)始正是話題。

解鎖原理：

原理呢，其實(shí)很簡(jiǎn)單，沒(méi)有那么復(fù)雜難懂（當(dāng)然除了官方語(yǔ)言之外）。我們先來(lái)通俗的說(shuō)一下利用Face++實(shí)現(xiàn)人臉匹配的原理。給大家推薦一個(gè)學(xué)習(xí)交流的地方：719+139+688，現(xiàn)在你打開(kāi)了攝像頭，然后恰好你按下了抓取。抓取之后，你的臉部圖片會(huì)上傳到遠(yuǎn)程服務(wù)器，然后服務(wù)端會(huì)提取你的面部情況生成一個(gè)唯一的指紋（標(biāo)識(shí)碼），這個(gè)指紋在Face++里面叫做face_token這個(gè)我們后面會(huì)繼續(xù)講到，這個(gè)指紋就代表你目前的身份。

上傳完經(jīng)過(guò)服務(wù)端分析收錄之后，服務(wù)端會(huì)通過(guò)json發(fā)送給你一個(gè)數(shù)據(jù)包，這個(gè)數(shù)據(jù)包里面有你面部全部特征。

當(dāng)你拿到服務(wù)端返回過(guò)來(lái)的json之后，將face_token提取出來(lái)（這很重要，face_token相當(dāng)于一把鑰匙）然后你把拿到的face_token放到python的if里面去判斷如果face_token相符就驗(yàn)證成功，如果不相符那么解鎖失敗。

環(huán)境拓?fù)?#xff1a;

操作系統(tǒng)：windows7

Python版本：python2.7

OpenCV版本：2.x

Face++接口

實(shí)現(xiàn)方案：

1.上傳面孔（這個(gè)上篇文章我們已經(jīng)實(shí)現(xiàn)攝像頭抓取，這篇文章我們不做啰嗦，直接用一張面部圖片代替）上傳后json會(huì)返回面部指紋（face_token）

2.創(chuàng)建人臉集合，并將步驟1返回的face_token加入到集合中去

3.通過(guò)python的if判斷是否收錄當(dāng)前面孔

代碼部分：

1.獲取面孔face_token：

這里重點(diǎn)說(shuō)一下request里面的內(nèi)容：

api規(guī)定是要post提交，所以這里用了request.post()

傳輸?shù)膬?nèi)容為請(qǐng)求的URL，圖片路徑（必填！可以是本地絕對(duì)路徑，也可以是網(wǎng)絡(luò)圖片分別為image_file、image_url）data數(shù)據(jù)也就是payload里面的參數(shù)：

apikey/apisecret必填 沒(méi)有的自行申請(qǐng)

return_attributes選填 里面有返回的數(shù)據(jù) 有年齡性別等等

return_landmark選填 是否檢測(cè)返回人臉關(guān)鍵點(diǎn)0為不返回1為檢測(cè)83個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)2為檢測(cè)106個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)

運(yùn)行效果：

我們隨便找一張照片（對(duì)像素有要求的 切記 不然有的可能報(bào)錯(cuò)）

我們可以看到這個(gè)返回的json包里有很多的值，我們這里最重要的就是拿到這張臉的face_toen，然后保存起來(lái)，收錄到服務(wù)端的時(shí)候需要。

注：這里可能有些朋友在網(wǎng)上隨便找的照片可能報(bào)錯(cuò)，這很可能是圖片像素的問(wèn)題，盡量找高清的，運(yùn)行后，人臉部分會(huì)被綠框標(biāo)識(shí)。

2.創(chuàng)建人臉集合，并加入face_token

face_tokens里面填的就是剛才奧巴馬圖片返回的face_token，不要填錯(cuò)哦~

面部集合的名字也要記住，待會(huì)查詢的時(shí)候也會(huì)用到的。

將上一部分獲取到的face_token加入到一個(gè)新建的人臉集合中。

下次人臉對(duì)比將直接跟服務(wù)端收錄的做指紋對(duì)比。這里再簡(jiǎn)單的點(diǎn)一下payload里面的幾個(gè)參數(shù)：

display_name：人臉集合的名字

outer_id：FaceSet全局自定義標(biāo)識(shí)

force_merge：

0：不將 face_tokens 加入已存在的 FaceSet 中，直接返回 FACESET_EXIST 錯(cuò)誤

1：將 face_tokens 加入已存在的 FaceSet 中

face_tokens：傳入的人臉標(biāo)識(shí)

運(yùn)行效果：

運(yùn)行完畢后，會(huì)返回一個(gè)faceset_token，這個(gè)地方我們要記錄下來(lái)，因?yàn)槲覀円呀?jīng)把我們的奧巴馬的facetoken上傳到服務(wù)端的我們創(chuàng)建的集合里了，這個(gè)faceset token就是我們的面部集合id 或者說(shuō)是一個(gè)相冊(cè)都可以。

3.判斷是否為管理員：

我們將奧巴馬的面部值（face token）放入python的if里面，將要去查詢的面部集合（相冊(cè)）設(shè)置為我們前面獲取的faceset tokens，然后我們隨便照一張照片匹配一下。

筆記本攝像頭太low，很難識(shí)別，湊合看下效果吧，直接識(shí)別人臉還行。

完成~

當(dāng)然，按理說(shuō)到現(xiàn)在應(yīng)該開(kāi)始有噴子來(lái)噴，用圖片解鎖不安全了吧，沒(méi)關(guān)系，如果你想做的更高級(jí)，完全可以加上一些搖頭 眨眼等等亂七八糟的驗(yàn)證，安全性是可以做到的。

作者：雁橫

原文鏈接

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總結(jié)

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