如何比对两张图片中的人脸?

如果我有两张图片,想比对里面的人脸,具体应该怎么操作?

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比对两张图片中的人脸通常涉及人脸检测、特征提取和人脸匹配等步骤。这里提供一个基本的流程和一些常用的技术方法:

1. 人脸检测

首先,需要从两张图片中分别检测出人脸。这可以通过使用预训练的深度学习模型如OpenCV的Haar特征分类器、Dlib的HOG(Histogram of Oriented Gradients)特征结合SVM(Support Vector Machine)分类器,或者使用更先进的深度学习框架如TensorFlow、PyTorch中的FaceNet、MTCNN(Multi-task Cascaded Convolutional Networks)等来实现。

2. 特征提取

一旦人脸被检测到,下一步是提取这些人脸的特征。特征提取的目的是将人脸图像转换为一种形式,使得相同的人脸在特征空间中相近,而不同的人脸则相距较远。这可以通过使用深度学习模型如FaceNet、VGGFace、DeepFace等来完成,这些模型经过训练,能够学习到人脸的高级特征表示。

3. 人脸匹配

最后,使用提取的特征进行人脸匹配。这通常涉及到计算两个特征向量之间的距离(如欧氏距离、余弦相似度等),并根据距离或相似度来判断两张图片中的人脸是否属于同一个人。

示例代码(使用OpenCV和Dlib)

这里提供一个简化的示例,说明如何使用OpenCV和Dlib进行人脸检测和特征提取(注意,这里不直接进行特征匹配,因为Dlib的默认实现主要用于人脸检测和简单的特征点定位,而不是直接用于人脸比对):

import cv2
import dlib

# 加载人脸检测器和特征点检测器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")

# 读取图片
img1 = cv2.imread('path_to_image1.jpg')
img2 = cv2.imread('path_to_image2.jpg')

# 转换为灰度图
gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 检测人脸
dets1 = detector(gray1, 1)
dets2 = detector(gray2, 1)

# 假设每张图片中只检测到一个人脸
if len(dets1) > 0 and len(dets2) > 0:
    shape1 = predictor(gray1, dets1[0])
    shape2 = predictor(gray2, dets2[0])

    # 这里shape1和shape2包含了人脸的68个特征点,但并未直接用于比对
    # 实际比对需要更复杂的特征提取和匹配算法

    # 注意:这里只是演示了人脸检测和特征点定位,并未进行人脸比对

# 实际应用中,你需要使用如FaceNet等模型进行特征提取和比对

注意

  • 上述代码仅用于演示人脸检测和特征点定位,并不直接进行人脸比对。
  • 人脸比对通常需要更复杂的模型和算法,如使用深度学习模型进行特征提取和相似度计算。
  • 实际应用中,还需要考虑光照、角度、遮挡等因素对人脸比对结果的影响。
1 个回答
import { faceComparator } from '@kit.CoreVisionKit';
import { image } from '@kit.ImageKit';
import { hilog } from '@kit.PerformanceAnalysisKit';
import { BusinessError } from '@kit.BasicServicesKit';
import { fileIo } from '@kit.CoreFileKit';
import { photoAccessHelper } from '@kit.MediaLibraryKit';

async function faceCompareTest() {
  let chooseImage: PixelMap | undefined = undefined;
  let chooseImage1: PixelMap | undefined = undefined;

  // 从图库中选择两张图片
  let PhotoSelectOptions = new photoAccessHelper.PhotoSelectOptions();
  PhotoSelectOptions.MIMEType = photoAccessHelper.PhotoViewMIMETypes.IMAGE_TYPE;
  PhotoSelectOptions.maxSelectNumber = 2;
  let photoPicker: photoAccessHelper.PhotoViewPicker = new photoAccessHelper.PhotoViewPicker();
  let PhotoSelectResult = await photoPicker.select(PhotoSelectOptions);
  let uris = PhotoSelectResult.photoUris;

  if (uris.length !== 2) {
    hilog.info(0x0000, 'testTag', "selected uris length is not 2");
    return;
  }

  // 将选择的图片转换为PixelMap
  let fileSource = await fileIo.open(uris[0], fileIo.OpenMode.READ_ONLY);
  let imageSource = image.createImageSource(fileSource.fd);
  chooseImage = await imageSource.createPixelMap();

  fileSource = await fileIo.open(uris[1], fileIo.OpenMode.READ_ONLY);
  imageSource = image.createImageSource(fileSource.fd);
  chooseImage1 = await imageSource.createPixelMap();

  hilog.info(0x0000, 'testTag', `chooseImage=${chooseImage.toString()}`);
  hilog.info(0x0000, 'testTag', `chooseImage1=${chooseImage1.toString()}`);

  if (!chooseImage || !chooseImage1) {
    hilog.info(0x0000, 'testTag', "chooseImage or chooseImage1 is undefined");
    return;
  }

  // 调用人脸比对接口
  let visionInfo: faceComparator.VisionInfo = {
    pixelMap: chooseImage
  };
  let visionInfo1: faceComparator.VisionInfo = {
    pixelMap: chooseImage1
  };

  let data: faceComparator.FaceCompareResult = await faceComparator.compareFaces(visionInfo, visionInfo1);
  let similarity = (data.similarity * 100).toFixed(2);
  let isSamePerson = data.isSamePerson ? "is" : "is not";
  let faceString = `Similarity: ${similarity}%. ${isSamePerson} the same person`;
  hilog.info(0x0000, 'testTag', "faceString data is " + faceString);

  // 释放资源
  if (chooseImage && chooseImage1) {
    chooseImage.release();
    chooseImage1.release();
  }
}

faceCompareTest().catch((err: BusinessError) => {
  hilog.error(0x0000, 'faceCompareSample', `Failed to compare faces. code:${err.code},message:${err.message}`);
});
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