开源软件名称：

face-recognition-service

开源软件地址：

https://gitee.com/westinyang/face-recognition-service

开源软件介绍：

face-recognition-service

介绍

使用 Face Recognition & Flask 构建的人脸比对服务，提供HTTP接口，Pyinstaller打包项目为可独立运行的exe程序。

新增人脸比对差值，可参考接口返回结果中的 face_distances 自行判定是否比对通过。

本地没环境？打包太麻烦？此处直接下载最新发行版 face-recognition-service releases

配置文件说明 `config.ini`：

[config]; 服务端口号，默认5000port=5000; 阈值，太低容易造成无法成功识别人脸，太高容易造成人脸识别混淆，默认0.6，推荐0.39、0.49; 也可以理解为两张人脸的差值（不相似度），比对结果 < 此值，人脸比对通过tolerance=0.49; 允许上传文件的扩展名，默认png,jpg,jpegallowed_extension=png,jpg,jpeg

运行效果

开发环境

安装所需文件打包下载地址：face_recognition_win10_install_requires.zip

Windows 10 64 Bit
Python 3.6
numpy-1.15.0+mkl-cp36-cp36m-win_amd64
scipy-1.1.0-cp36-cp36m-win_amd64
boost_1_68_0-msvc-14.0-64
dlib-19.15
cmake-3.12.1-win64-x64

安装要求

新版本dlib 不再需要 Boost了，所以你可以跳过它。请记住，您仍需要满足以下要求

安装了C / C ++编译器的Microsoft Visual Studio 2015（或更高版本）
Python3（我使用的是 Python 3.6 x64，其他版本应该也可以）
Boost 库版本1.63或更新的版本
CMake 安装并且添加到系统环境变量

安装教程

参考教程：Windows Installation Tutorial

从此链接下载并安装 scipy 和 numpy+mkl（必须是mkl版本）软件包。请记住根据您当前的Python版本获取正确的版本
从此链接下载当前二进制版本的 Boost，并解压到C:\local\boost_1_XX_X
从此仓库中获取最新版本的 dlib，并解压至任意目录
转到 dlib 目录打开cmd并按照以下命令构建dlib：(记得用 Boost 的当前版本替换XX）

set BOOST_ROOT=C:\local\boost_X_XX_Xset BOOST_LIBRARYDIR=C:\local\boost_X_XX_X\stage\libpython setup.py install --yes USE_AVX_INSTRUCTIONSorpython setup.py install --yes USE_AVX_INSTRUCTIONS --yes DLIB_USE_CUDA

pip show dlib
pip install face_recognition
pip install configparser flask flask_cors
cd 当前项目目录
python main.py
请享用

打包教程

参考教程：Freeze your script with Pyinstaller

确保您已经正确安装了项目相关依赖，并且脚本能正常运行
pip install pyinstaller
从 Python安装目录/Lib/site-packages 中复制 face_recognition_models 和 scipy-extra-dll 到当前项目根目录，如果没有 scipy-extra-dll，在当前项目根目录创建一个同名的空文件夹
修改 main.spec 第13行 pathex 的值为当前项目在你电脑的绝对路径
运行 build.bat （打包过程会比较慢，耐心等待...）
如果没有看到错误信息，则可以在 dist 目录中找到您的可执行文件 main.exe
请享用