开源软件名称：

开源软件地址：

开源软件介绍：

facenet_face_regonistant

利用facenet实现检测图片中的人脸，将识别到的人脸向量存入数据库，此外利用post提交一个新图片（也可以提交一个图片地址，参考face_recognition_api.py文件中get_url_imgae函数自行修改），返回数据库中相似的人脸的信息算法主要分为2个步骤
1.提取图片中的人脸 ，并保存到临时目录中
2.将人脸图片转换为128维的向量 ，便于后续求人脸相似度

项目主要分为3个步骤
1.提交post请求，将uid ugroup pic提交，进行人脸信息保存操作
2.收到请求后将pic进行处理解析为128维向量保存，并跟uid和ugroup保存入库 ，返回数据库插入成功的id
3.提交post请求，将ugroup pic提交人脸查询请求，意思为再ugroup中查看与图片pic相似的人脸
4.收到请求后，处理图片解析图片中所有的人脸，进行按库查询，然后与该图片中所有人脸相似的uid和距离（相似度距离）

安装准备

安装python包

按照requirements.txt中的包全部安装即可（其中mysql-connector-python 我采用的yum install 安装的）如下tensorflow==1.2scipyscikit-learnopencv-pythonh5pymatplotlibPillowrequestspsutilmysql-connector-pythonWerkzeugFlaskFlask-HTTPAuth

提前建立数据库

建表语句再database.sql（需要提前建立数据库，名字自己定义，本项目数据库名为face_data）数据库配置在face_mysql.py文件中（第12行 配置数据库用户名、密码、地址、数据库地址 本案例配置如下

db = mysql.connector.connect(user='root', password='123456', host='127.0.0.1', database='face_data')

）

模型准备

本项目是根据facenet中提取关键的代码，将其进行封装使用所以需要提交下载facenect提供的模型 模型地址 需要可访问谷歌

该模型现在保存在百度网盘中 密码：avbl下载下来后按照models\facenet\20170512-110547 这个目录结构存放即可百度网盘链接 ： 链接：http://pan.baidu.com/s/1i4YhAdB 密码：avbl

如何使用？

首先在服务器上 执行

python   face_recognition_api.py  

访问地址是XXXXXX:8088 这个可以配置 （文件face_recognition_api.py 最后代码中有注释）

模拟post请求，如图所示

本项目演示案例是利用谷歌浏览器插件“Postman”进行模拟的post请求模拟post请求，如图所示图中依次是插入、查询时的场景

• 插入请求地址为http://127.0.0.1:8088/face/insert
• 查询请求地址为http://127.0.0.1:8088/face/query请求参数如图所示 文本字段有uid ugroup 文件字段是imagefile

处理文件下的图片提取人脸图片问题

处理一个文件夹下的所有图片，将人脸信息提取出来并保存到单独的文件夹下执行

python   face_recognition_savepic.py  

修改文件参数
1.images_path：要处理的图片文件夹路径
2.modelpath： 模型存放路径
3.out_path ： 将每个图片中每个人脸转换为128维向量保存到json文件中

识别图像中的人脸并保存图片案例

例如下图是将test.jpg 和test2.jpg识别人脸在test.jpg 识别到一个人脸 保存为test_0.jpg在test2.jpg 识别到2个人脸 保存为test2_0.jpg test2_1.jpg

原图 test.jpg

识别结果 test_0.jpg

原图 test2.jpg

识别结果 test2_0.jpg test2_0.jpg