标签：照片 tis syntax 删除 end 打开 人脸识别 add append
老板给了你1000张美女model照片，让你选5位出来参加展会，请问你如何选？
A：我会嗖嗖嗖过一遍，然后随机挑5张顺眼的。
紫薯：还不如让老板随机选顺眼的。
B：开个小组会，集合大家的意见选5个最漂亮的。
紫薯：你真不在乎老板想看到哪几位美女么？
C：随机选5个身材满足标准、容貌可佳的就可以了。
紫薯：你的决策也很随机哇。
紫薯觉得：我们需要考虑老板最喜欢长成什么样的女生，需要知道来看台的客户对美女的偏好，要知道哪些美女的长相与产品、场景更相配。
所以...最好还是用上图像识别技术，让“万能”的算法帮你搞定，不然搞完这些保证你看到美女就想吐。
为了简单起见，这里只考虑老板喜好这一个因素。因为无论因素多少，我们只需要确定一个标准美女便可。
紫薯的解决方案：
第一步：紫薯：“老板，你觉得哪个明星最漂亮？” 老板：“ 孙俪”。
第二步：小叔花了3秒钟找了张孙俪姐姐的照片。
第三步：又花了3秒钟把自己的那套人脸识别、人脸相似度匹配的软件程序打开。(mac pro,)
第四步：跑程序自动匹配从1000张原始图片中抠出人脸结果，花了30分钟，这期间我喝了个茶看看了远处的风景。
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......modelin/1 (9)(8).jpgmodelin/1 (9)(9).jpgmodelin/1 (9).jpgmodelin/Alyson-Hannigan-5.jpgmodelin/Alyson_Hannigan_200512.jpgmodelin/fangbingbing.jpgmodelin/gaoyuanyuan.jpgmodelin/libingbing.jpgmodelin/linqingxia.jpgmodelin/linzhiling.jpgmodelin/liushishi.jpgmodelin/liuyifei.jpgmodelin/lizhi.jpgmodelin/Miley-Cyrus-Photos.jpgmodelin/Screenshot at Dec 11 22-10-55.pngmodelin/shuwei.jpgmodelin/tangwei.jpgmodelin/zhangmanyu.jpgdetect 1015 faces, cost 1777.025725 seconds! /////耗时 |
下面是给每张图片打分，733张有效人脸，耗时35s：
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......图片名称:[1 (9)(7)face.jpg], 与目标图片相似度=[74]图片名称:[1 (9)(8)face.jpg], 与目标图片相似度=[64]图片名称:[1 (9)(9)face.jpg], 与目标图片相似度=[66]图片名称:[1 (9)face.jpg], 与目标图片相似度=[54]图片名称:[Alyson-Hannigan-5face.jpg], 与目标图片相似度=[52]图片名称:[Alyson_Hannigan_200512face.jpg], 与目标图片相似度=[46]图片名称:[gaoyuanyuanface.jpg], 与目标图片相似度=[44]图片名称:[libingbingface.jpg], 与目标图片相似度=[42]图片名称:[linqingxiaface.jpg], 与目标图片相似度=[58]图片名称:[linzhilingface.jpg], 与目标图片相似度=[56]图片名称:[liushishiface.jpg], 与目标图片相似度=[44]图片名称:[liuyifeiface.jpg], 与目标图片相似度=[44]图片名称:[lizhiface.jpg], 与目标图片相似度=[54]图片名称:[Miley-Cyrus-Photosface.jpg], 与目标图片相似度=[44]图片名称:[Screenshot at Dec 11 22-10-55face.jpg], 与目标图片相似度=[56]图片名称:[tangweiface.jpg], 与目标图片相似度=[44]图片名称:[zhangmanyuface.jpg], 与目标图片相似度=[48]detect 733 faces, cost 35.284538999999995 seconds!//////耗时 |
前五名的结果出来了
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图片名称: (52)face.jpg , 与目标图片相似度= 94图片名称: 0 (142)face.jpg , 与目标图片相似度= 94图片名称: 1 (27)face.jpg , 与目标图片相似度= 94图片名称: 1 (26)(5)face.jpg , 与目标图片相似度= 92图片名称: 1 (2)face.jpg , 与目标图片相似度= 92 |
第五步：又花了3秒钟，5位绝色美女的照片被发到老板面前，而这五位都是老板最喜欢的。
耗时计算：3秒+3秒+3秒 = 9秒干活 ，外加 30分钟休息。
看一张结果中第一位美女的全图，是不是还可以？
以下进入高能编码区。
介绍下程序实现方法原理：
首先遍历文件夹下所有图片，识别其面部区域，并抠图保存。
主要使用opencv的人脸识别算法，有兴趣的可以了解下haar特征，核心代码如下：
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start = time.clock()for file in files:##mac系统，删除SD_Store隐藏文件 if ‘DS_Store‘ in file: continue print (‘modelin/‘+file) outFaces(‘modelin/‘+file,file[:-4])print ("detect %d faces, cost %s seconds!" % (len(files),time.clock()-start)) |
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def detectFaces(image_path): img = cv2.imread(image_path) face_cascade = cv2.CascadeClassifier("cvdata/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml") if img.ndim == 3: gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) else: gray = img faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=3, minSize=(10,10), flags=cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE) result = [] for (x,y,width,height) in faces: result.append((x,y,x+width,y+height)) return result |
图像识别最常用的是通过颜色特征判断。图片相似性主要通过比较汉明距离来确定。像手指一样，每张图片也有自己的图像指纹，它是由一组哈希算法运算后得到的二进制结果。所谓汉明距离，便是一组二进制数据变成另一组二进制数据所需步骤。两张相同的图片，汉明距离便是0.
遍历抠出的面部区域文件夹，使用pHash(感知哈希算法)进行图片指纹的对比：
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for fname in files: image2 = Image.open(‘modelout/‘+fname) score = classify_DCT(imageStand,image2) dicAll[fname] = score print ("图片名称:[%s], 与目标图片相似度=[%d]" % (fname,(100-score))) print ("detect %d faces, cost %s seconds!" % (len(files),time.clock()-start)) |
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def simmilar_people(image1,image2,size=(32,32),part_size=(8,8)): assert size[0]==size[1],"size error" assert part_size[0]==part_size[1],"part_size error" image1 = image1.resize(size).convert(‘L‘).filter(ImageFilter.BLUR) image1 = ImageOps.equalize(image1) matrix = get_matrix(image1) DCT_matrix = DCT(matrix) List = sub_matrix_to_list(DCT_matrix, part_size) middle = get_middle(List) code1 = get_code(List, middle) image2 = image2.resize(size).convert(‘L‘).filter(ImageFilter.BLUR) image2 = ImageOps.equalize(image2) matrix = get_matrix(image2) DCT_matrix = DCT(matrix) List = sub_matrix_to_list(DCT_matrix, part_size) middle = get_middle(List) code2 = get_code(List, middle) return comp_code(code1, code2) |
小决策，大学问。
此项目代码已经开源。但是千张美女图片因怕涉嫌传播**...，所以不敢乱放。
关注公众号，输入“识别美女”，便可获得资源下载地址，当然是整个项目的源码大包(180M)，下下来后，请阅读readme了解运行环境。
个人博客地址 http://www.adbtime.com/view/428 可见公众号，欢迎访问
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标签：照片 tis syntax 删除 end 打开 人脸识别 add append
原文地址：http://www.cnblogs.com/haosun/p/7787092.html
