docker + openface进行人脸识别（初探）

前记

因为最近需要用到人脸识别技术，所以对openface的使用做了一个简单的测试，使用的是docker+openface+ubuntu环境，docker下安装openface比较简单，不会因为环境安装不成功而有各种问题。

在网上看到说openface这个开源框架的识别率还挺高的，还没具体的测试，后面看看效果怎么样。另外，openface是基于faceNet的，个人觉得用faceNet源码也是可以的，这里就做一个简单的openface使用探究。

使用openface需要线下自己弄一个数据集，当然你也可以用开源的，这里数据集的要求是：1. 单张图片就只能有一张人脸； 2. 图片不能过于模糊；3. 个人遇到的问题，不要中文命名！！！

正文：

使用步骤：

一、环境安装

安装docker，自行解决哈
安装openface

一行解决：docker pull bamos/openface

二、数据集准备

将不同人脸放到不同的文件夹下，每张图片只能包含一张人脸，不然不保证识别质量。然后将这些文件夹放到一个文件夹下，例如我放到了当前工作目录下的training-images。

注意，上面提到我们不能中文命名，而我们处理很多人脸时都是中文，这时候一个一个改名字很麻烦，介绍一个很好用的python库pypinyin可以转中文为拼音，可以试试。

三、启动openface container

首先可以通过docker images查看我们是否安装好docker下的openface

然后通过一下命令启动：

docker run -p 9000:9000 -p 8000:8000 -t -i bamos/openface /bin/bash

启动之后，我们就进入了openface的容器，ls一下，进入root,就是后面我们的工作目录，当然你也可以在别的目录下工作，例如下一个子目录openface。然后在当前目录下创建一个文件夹用来存放后面前面所说的数据集，我创建的是data。

四、复制数据集到container下

网上有处理图像集是，远程处理当前文件夹，我试了好像没成功，所以我换了第二种方式，就是直接复制，将当前目录下的文件夹复制到contanier中，就是前面所说的data目录下。

首先查看运行中的container的CONTAINER ID, 重新启动一个终端，输入命令行：docker ps -a

复制：docker cp training-images container-id:/root/data

training-images是数据集位置，而红色字体和后面是容器以及存放复制后文件的位置，复制成功后在容器中可以查看：

五、裁剪人脸

在container中运行： ./openface/util/aligned-dlib.py ./data/training-images align outerEyesAndNose ./aligned-images/ --size 96

这里./data/training-images是我们复制后的文件夹的位置，./aligned-images/是裁剪后的存放位置，size是裁剪后人脸大小，这些都是可选的。

裁剪完成后，同样可以将裁剪后的文件夹复制到宿主机的目录下查看：

docker cp container-id:/root/aligned-images path-dest

六、提取人脸特征

命令行： ./openface/batch-represent/main.lua -outDir ./generated-embeddings/ -data ./aligned-images （有点慢）

outDir选择输出文件夹，运行成功后，可以在generated-embeddings文件夹下面看到两个文件（一个是图像路径列表，一个是对应图像的128维特征，可以复制后使用），可以复制到本地查看。

七、 SVM分类训练

命令： ./openface/demos/classifier.py train ./generated-embeddings/

运行成功后可以在generated-embeddings目录下看到多了一个classifier.pkl文件，就是SVM训练后的文件。

八、比较

首先将需要测试的图像，复制到container中，例如我的test.jpg图像：

docker cp test.jpg container-id:/root/

然后就可以用训练好的来对比了;

./openface/demos/classifier.py infer ./generated-embeddings/classifier.pkl test.jpg

到此，docker+openface的初体验就结束了。

如果该博客对你有用，点个赞（*—*）

docker + openface进行人脸识别（初探）相关推荐

如何通过OpenFace实现人脸识别框架
本文中,笔者将介绍OpenFace中实现人脸识别的pipeline,这个pipeline可以看做是使用深度卷积网络处理人脸问题的一个基本框架,很有学习价值,它的结构如下图所示: Input Image ...
基于Docker的交互式人脸识别应用
本文将介绍如何开发一个交互式应用程序,利用Adam Geitgey的人脸识别框架,从摄像头或网络摄像头设备识别人脸. 为了创建一个交互式应用程序,我们将使用Tkinter,Docker将用于确保一个包 ...
使用OpenFace进行人脸识别(1)
http://www.chinacloud.cn/show.aspx?id=25992&cid=12 本文中,笔者将介绍OpenFace中实现人脸识别的pipeline,这个pipeline可 ...
OpenFace使用OpenFace进行人脸识别
1.OpenFace简介 http://cmusatyalab.github.io/openface/ 安装就按照官方教程来就好了装完各种依赖之后运行一下命令 https://github.com/ ...
opencv-python人脸识别初探
推荐博文: 1.<浅析人脸检测之Haar分类器方法> 2.<目标检测的图像特征提取之(三)Haar特征> 3.<Face Recognition with Python& ...
看OpenFace如何做到精准人脸识别
原文:https://blog.algorithmia.com/understanding-facial-recognition-openface/ 作者:Stephanie Kim 翻译:不二欢迎 ...
人脸检测MTCNN和人脸识别Facenet(附源码)
原文链接:人脸检测MTCNN和人脸识别Facenet(附源码) 在说到人脸检测我们首先会想到利用Harr特征提取和Adaboost分类器进行人脸检测(有兴趣的可以去一看这篇博客第九节.人脸检测之Haa ...
（转）第三十七节、人脸检测MTCNN和人脸识别Facenet(附源码)
http://www.cnblogs.com/zyly/p/9703614.html 在说到人脸检测我们首先会想到利用Harr特征提取和Adaboost分类器进行人脸检测(有兴趣的可以去一看这篇博客第 ...
(七)使用Docker进行人脸识别
目录介绍创建容器镜像配置容器运行容器下一步在这里,我们简要介绍Docker容器,然后解释为什么它对我们的人脸识别系统有用.然后我们展示了如何安装Tensorflow图像和附加软件(Kera ...

docker + openface进行人脸识别（初探）

docker + openface进行人脸识别（初探）相关推荐

最新文章

热门文章