这篇文章主要为大家详细介绍了OpenCV+face++实现实时人脸识别解锁功能，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
本文实例为大家分享了OpenCV+face++实现实时人脸识别解锁功能的具体代码，供大家参考，具体内容如下
1.背景
最近做一个小东西，需要登录功能，一开始做的就是普通的密码登录功能，但是之前看到过python可以做人脸识别，所以我就开了下脑洞，能不能实现一个自己的刷脸解锁功能。
2.知识储备
python基础语法
opencv
face++文档
requests库
3.基本思路
准备一张你想要被识别出的人脸照片，后面刷脸就是按照这张照片来识别，如果和照片中是同一个人就解锁，刷脸就是打开摄像头获取电脑面前人的人脸，然后与之前那张照片比对。
4.代码讲解
看下识别的效果：
#从摄像头读取图片并保存 def getpicture(): cap = cv2.VideoCapture(0)#打开摄像头 cascade = cv2.CascadeClassifier("E:OpenCVsourcesdatahaarcascadeshaarcascade_frontalface_default.xml")#这里是是自己的人脸识别xml路径 while True: # get a frame ret, frame = cap.read()#捕获图片 # show a frame gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#转为灰度图 rect = cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.15, minNeighbors=5, minSize=(5, 5),flags=cv2.cv.CV_HAAR_SCALE_IMAGE) # 使用模板匹配图形 for x, y, z, w in rect: cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + z, y + w), (0, 0, 255), 2)# 函数的参数分别为：图像，左上角坐标，右下角坐标，颜色，宽度 cv2.imshow("capture", frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):#按下q拍照 cv2.imwrite("imagesclient.jpg", frame)#相对路径，储存图片 break cap.release() cv2.destroyAllWindows()
第二个函数是将样本图片与摄像头读取的图片上传到face++进行处理，并拿到它的face_token,该函数主要用到的就是requests库与face++的api。
def upload_img(fileDir, oneface=True): url = '%s/detect?api_key=%s&api_secret=%s' % ( BASE_URL, API_KEY, API_SECRET) #注意参数名与api文档一致 files = {'image_file': (os.path.basename(fileDir), open(fileDir, 'rb'), mimetypes.guess_type(fileDir)[0]), } r = requests.post(url, files=files) faces = r.json().get('faces') #print faces if faces is None: print('There is no face found in %s' % fileDir) else: return faces[0]['face_token']#返回face_token
def compare(face_token1,face_token2): url = '%s/compare' % BASE_URL params = BASE_ParaMS params['face_token1'] = face_token1 params['face_token2'] = face_token2 r = requests.post(url, params) #print r.status_code #print r.json() return r.json().get('confidence')#返回两张照片的相似度
最后判断一下compare()函数的返回值就知道两张图片是不是同一个人了，再程序中加一个判断语句就可以实现基本的解锁功能了。
完整代码：
#! usr/bin/env python #-*- coding:utf-8 -*- import requests import os import mimetypes #判断文件类型 import cv2 import time import win32api import win32con BASE_URL = "https://api-cn.faceplusplus.com/facepp/v3" API_KEY = "g_vhMthXCQEzF0gZG5-o0ICNDhr3-80b" API_SECRET = "2HD5ysubTeZTwo20JJTudY0cvZN1Bplt" BASE_ParaMS = { 'api_key':'g_vhMthXCQEzF0gZG5-o0ICNDhr3-80b', 'api_secret':'2HD5ysubTeZTwo20JJTudY0cvZN1Bplt' } def upload_img(fileDir, oneface=True): url = '%s/detect?api_key=%s&api_secret=%s' % ( BASE_URL, API_KEY, API_SECRET) #注意参数名与api文档一致 files = {'image_file': (os.path.basename(fileDir), open(fileDir, 'rb'), mimetypes.guess_type(fileDir)[0]), } r = requests.post(url, files=files) faces = r.json().get('faces') #print faces if faces is None: print('There is no face found in %s' % fileDir) else: return faces[0]['face_token'] def compare(face_token1,face_token2): url = '%s/compare' % BASE_URL params = BASE_ParaMS params['face_token1'] = face_token1 params['face_token2'] = face_token2 r = requests.post(url, params) #print r.status_code #print r.json() return r.json().get('confidence') def getpicture(): cap = cv2.VideoCapture(0) cascade = cv2.CascadeClassifier("E:OpenCVsourcesdatahaarcascadeshaarcascade_frontalface_default.xml")#这里是是自己的人脸识别xml路径 while True: # get a frame ret, frame = cap.read() # show a frame gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) rect = cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.15, minNeighbors=5, minSize=(5, 5),flags=cv2.cv.CV_HAAR_SCALE_IMAGE) for x, y, z, w in rect: cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + z, y + w), (0, 0, 255), 2) cv2.imshow("capture", frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): cv2.imwrite("imagesclient.jpg", frame)#相对路径 break cap.release() cv2.destroyAllWindows() getpicture() print u" 数据读取中。。。。n" face1 = upload_img(u"imagesdemo4.jpg") print u" 正在校对人脸。。。。。n" time.sleep(5)#防止出现qps print u" 再等一下。。。。。n" face2 = upload_img(u"imagesclient.jpg") confidence = compare(face1,face2) if confidence>=70: #print u"同一个人" #win32api.ShellExecute(0,'op','genealogy.exe','','',1) win32api.MessageBox(0, u"刷脸成功", u"家谱管理系统", win32con.MB_OK) #这里写你想要继续执行的代码 else: win32api.MessageBox(0, u"刷脸失败", u"家谱管理系统", win32con.MB_OK) #print u"不是同一个人"
运行效果：
因为样本图片是我，所以用白岩松是不能成功的。
