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Python OpenCV实现人脸去重功能
2023-10-09 22:28:56 深夜i     --     --
Python OpenCV 人脸 去重 功能

Python OpenCV是一个广泛使用的图像处理库，它提供了许多强大的功能。其中之一是人脸去重功能，它可以帮助我们识别和移除图像中的重复人脸。本文将介绍如何使用Python OpenCV实现人脸去重功能。

首先，我们需要安装OpenCV库。可以使用pip命令在终端中轻松安装。打开终端并运行以下命令：



pip install opencv-python

安装完成后，我们可以导入OpenCV库并开始编写代码。

python

import cv2


import os


import numpy as np


# 创建一个人脸识别器


face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')


# 读取图像文件夹中的所有图像


image_dir = 'images'


image_files = [os.path.join(image_dir, f) for f in os.listdir(image_dir)]


face_encodings = [] # 用于存储人脸编码的列表


for image_file in image_files:


  img = cv2.imread(image_file)


  gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)


  faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)


  # 对于每个检测到的脸部，提取特征并存储在列表中


  for (x, y, w, h) in faces:


    face = img[y:y + h, x:x + w]


    face_encodings.append(face)


face_encodings = np.array(face_encodings)


# 计算人脸之间的欧几里德距离并标记为重复或不重复


duplicate_faces = []


for i, face_encoding in enumerate(face_encodings):


  distances = np.linalg.norm(face_encoding - face_encodings[i + 1:], axis=1)


  # 定义距离阈值，小于该值的人脸将被认为是重复的


  threshold = 0.6


  duplicate_indices = np.where(distances < threshold)[0] + i + 1


  # 如果找到重复的脸部，则将其添加到重复的人脸列表中


  if len(duplicate_indices) > 0:


    duplicate_faces.append(i)


    duplicate_faces.extend(duplicate_indices)


# 打印重复脸部的索引


print("重复人脸的索引：", duplicate_faces)

上面的代码首先创建了一个人脸识别器，它使用了一个名为'haarcascade_frontalface_default.xml'的级联分类器来检测图像中的人脸。然后，代码读取一个图像文件夹中的所有图像，并使用人脸识别器提取出每个图像中的人脸。这些人脸将被存储在一个人脸编码的列表中。

接下来，代码会计算每一对人脸之间的欧几里德距离，并根据一个设定的阈值来判断它们是否重复。如果欧几里德距离小于阈值，则这两个人脸将被认为是重复的。

最后，代码将打印出重复脸部的索引，用于标识图像文件夹中的重复人脸。

使用Python OpenCV实现人脸去重功能可以帮助我们对大量图像数据进行快速清洗和整理。通过使用欧几里德距离的计算，我们可以快速识别出重复的人脸并进行删除。这种功能在人脸识别、图像分类和数据处理等领域都有广泛的应用。

  
  

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