画像の顔認識と分類
自分の写真の分類を扱うことで、顔認識で分類するという発想が芽生え、現在のネットアルバムではこの機能が提供されていますが、勉強したつもりでAIに近づき、今はAIが流行しているのではないでしょうか.もともとは自分で書く予定でしたが、ネット上のチュートリアルにも牛の毛が多く入っていて、結局半分まで書いたところ、オープンソースのface_recognitionは、認識精度が98%に達したという.この精度にかかわらず、持ってきて使えばいいです.具体的なインストール手順は、チュートリアルもたくさんあり、自分で探すことができます.サードパーティライブラリを採用しているので,コア機能は対応方法を呼び出せばよいが,コードの大部分は識別前と識別後の作業を処理する.その間、ある大神が書いた顔認識に関する文章を見て、ここに貼った.個人の参考に供する(https://www.cnblogs.com/neo-T/p/6432596.html).
本文中のface_recognition.face_locationsはmodel="cnn"のモードを採用しており、このモードはマシンメモリやCPUを非常に消費するので、認識前に画像を処理したり、サムネイルを一時ファイルの形式として処理したりしますが、それでも100枚の画像も12 Hを使っているので、マシン構成が足りない場合は慎みます.デフォルトのモデルも使用できます.
まずサンプルデータを出す必要があります.探している人の写真は、シングルの正面写真がいいです.私は10個のサンプルを置いたが,一部の側面と相対的にぼやけているものがあり,比較認識時にも認識できるものがあるようだ.また、しきい値もあります.自分に合ったしきい値を何度もデバッグして見つけます.
本文中のface_recognition.face_locationsはmodel="cnn"のモードを採用しており、このモードはマシンメモリやCPUを非常に消費するので、認識前に画像を処理したり、サムネイルを一時ファイルの形式として処理したりしますが、それでも100枚の画像も12 Hを使っているので、マシン構成が足りない場合は慎みます.デフォルトのモデルも使用できます.
まずサンプルデータを出す必要があります.探している人の写真は、シングルの正面写真がいいです.私は10個のサンプルを置いたが,一部の側面と相対的にぼやけているものがあり,比較認識時にも認識できるものがあるようだ.また、しきい値もあります.自分に合ったしきい値を何度もデバッグして見つけます.
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2019-07-10 18:10
# @Author : yy
# @File : CNNImage.py
import os
import cv2
import face_recognition
from PIL import Image
import numpy as np
import exifread
import shutil
import time
class Imagetags():
def __init__(self):
self.SampPath =r'E:\Sample'
self.Pic = r'E:\Pic'
self.Photo = r'E:\Photo'
self.TmpPath = r'E:\PicTmp'
def ResizeImage(self,path):
ImgTmp = cv2.imread(path)
# Img = cv2.resize(img, (200, 100))
Img = cv2.resize(ImgTmp, (0, 0),fx=0.5,fy=0.5,interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
return Img
def PubToCnnFile(self,ImgPath):
Img = Image.open(ImgPath)
#
size = (640, 640)
Img.thumbnail(size)
TmpImgName = os.path.basename(ImgPath).split('.')[0] + '_tmp' + '.png'
PicTmpPath = os.path.join(self.TmpPath, TmpImgName)
# PNG
Img.save(PicTmpPath, 'PNG')
# Img.close()
return PicTmpPath
# os.remove(tmppath)
def GetImageCodes(self,ImgPath):
# CNN ， ， CPU 。
PicTmpPath = self.PubToCnnFile(ImgPath)
#
img = face_recognition.load_image_file(PicTmpPath)
# model = "cnn" CPU ，PC ，
# face_locations = face_recognition.face_locations(img)
face_locations = face_recognition.face_locations(img,model = "cnn")
#
Photo_Encodings = face_recognition.face_encodings(img, face_locations)
return Photo_Encodings
def GetSampleImgCodes(self):
#
SampleCodeList = []
for dirpath,dirnames,filenames in os.walk(self.SampPath):
for item in filenames:
SampleImgPath = os.path.join(dirpath, item)
print(SampleImgPath)
Sample_Encodings = self.GetImageCodes(SampleImgPath)
for codes in Sample_Encodings:
SampleCodeList.append(codes)
print(len(SampleCodeList))
# list
return SampleCodeList
def PubMoveFile(self,ImgPath,InPath,item):
FileName = os.path.basename(ImgPath)
#
if FileName.endswith(('MP4','mp4')):
date = self.GetMp4EXIF(ImgPath)
elif FileName.endswith(('jpg','JPG')):
date = self.GetJpgEXIF(ImgPath)
Datepath = os.path.join(InPath, date,item)
if os.path.exists(Datepath):
shutil.move(ImgPath, Datepath)
else:
os.makedirs(Datepath)
shutil.move(ImgPath, Datepath)
#
return Datepath
def ComparePic(self,ImgPath,SampleCodeList):
compareList = []
Photo_Encodings = self.GetImageCodes(ImgPath)
if Photo_Encodings:
i=1
for code in Photo_Encodings:
i = i+1
resList = []
for sample_codes in SampleCodeList:
#tolerance=0.4 ， ， compare_faces
CompareRes = face_recognition.compare_faces([sample_codes],code, tolerance=0.4)
resList = resList+CompareRes
if resList.count(True) < resList.count(False):
compareList.append(False)
else:
compareList.append(True)
return compareList
def CompareImage(self):
SampleCodeList = self.GetSampleImgCodes()
print(' ：',len(SampleCodeList))
print(' ')
starttime = time.time()
#
x = 0
y = 0
for dirpath,dirnames,filenames in os.walk(self.Pic):
for file in filenames:
ImgPath = os.path.join(dirpath, file)
if 'mp4' in file or 'MP4' in file:
self.PubMoveFile(ImgPath, self.Photo,'MP4')
else:
# imagepath = os.path.join(dirpath, file)
compareList = self.ComparePic(ImgPath,SampleCodeList)
if True in compareList:
#
x = x+1
GoPath = self.PubMoveFile(ImgPath,self.Photo,'Zhou')
print(' :', GoPath)
else:
#
y = y+1
GoPath = self.PubMoveFile(ImgPath,self.Photo,'Other')
# ，len(compareList) 。
print(' :', GoPath,len(compareList))
# self.MoveFile(file,ImgPath,compareList)
endtime = time.time()
TTime = endtime-starttime
print(' :',TTime)
print(' ：',x,' ：',y)
def GetJpgEXIF(self,imagepath):
Files = open(imagepath, 'rb')
tags = exifread.process_file(Files)
Files.close()
ExDate = 'EXIF DateTimeOriginal'
if "EXIF DateTimeOriginal" in tags.keys():
datetmp = str(tags[ExDate]).split(' ')[0].split(':')
date = '_'.join(datetmp[0:2])
else:
file = os.path.basename(imagepath)
if ('HBGC' in file) or ('IMG' in file):
datetmp = file.split('_')[1][0:6]
year = datetmp[0:4]
month = datetmp[4:6]
date = year+'_'+month
return date
def GetMp4EXIF(self,file):
datetmp = str(file).split('_')[1][0:6]
year = datetmp[0:4]
month = datetmp[4:6]
date = year + '_' + month
return date
run = Imagetags()
run.CompareImage()