شرح مكتبة face recognition للتعرف على الوجه من الكاميرا والصور بلغة البايثون

import face_recognition

known_image = face_recognition.load_image_file("my_image.jpg")

biden_encoding = face_recognition.face_encodings(known_image)[0]

unknown_image = face_recognition.load_image_file("my2.jpg")

unknown_encoding = face_recognition.face_encodings(unknown_image)[0]

results = face_recognition.compare_faces([biden_encoding], unknown_encoding)

print(results)

مقارنة اكثر من صورة ومعرفة هل الشخص موجوده في الصوره ام لا face_recognition

هذا الكود نفس الكود السابق ولكن سوف نكبر الكود قليلا وذلك عن طريق اننا سوف نضع اكثر من صورة للكود ونضعهم كلهم في array ونضع الصورة التي نريد المقارنه بها خارج الlist لكي يتم مقارنة اول صورة مع الصورة الخارجية وثاني صورة مع الخارجية وهكذا والنتيجة تظهر في صورة True او false اذا كان الشخص نفسه الموجود في الصورة يظهر نعم واذا لم يظهر تكون النتيجة خطأ كما موضح .

import face_recognition

known_image = face_recognition.load_image_file("my_image.jpg")

biden_encoding = face_recognition.face_encodings(known_image)[0]  

known_image = face_recognition.load_image_file("my.png")

biden_encoding_1 = face_recognition.face_encodings(known_image)[0] 

known_image = face_recognition.load_image_file("image_test.jpg")

biden_encoding_2 = face_recognition.face_encodings(known_image)[0] 

# --------

unknown_image = face_recognition.load_image_file("my2.jpg") # base image

unknown_encoding = face_recognition.face_encodings(unknown_image)[0]

results = face_recognition.compare_faces([biden_encoding , biden_encoding_1 , biden_encoding_2], unknown_encoding) # base image without array

print(results)

سكريبت بايثون لمعرفة اسم الشخص من صورته face recognition

نحتاج هنا الى استخدام مكتبة PIL ليتم من خلالها معالجة الصورة وعرضها , وطبيعي سوف ندخل الصور الى الكود عن طريقة كتابة مسار الصورة واسمها مثلا كانت الصورة في ملف المشروع الخاص بالكود وبداخلة ملف باسم known وبداخله الصورة لذلك نكتب الملف وبداخلة اسم الصورة , بعد الانتهاء من ادخالهم سوف يتم بعد ذلك جعلهم في array وبعدها نقوم بعمل array اخرى بالاسماء ونضع بها الاسماء لاول صورة اسم احمد محمود وثاني صورة كانت لـ ايلون ماسك بعد ذلك طلبنا من المستخدم ادخال اسم الصورة التي يريد معرفة اسم صاحبها وسوف ناخذ الاسم من المستخدم وننتقل الى مجلد اخر موجود في ملف المشروع باسم un_known ونبحث عن الصورة ( يفضل ان تكون الاسماء ارقام على سبيل المثال ) .

بعد ذلك ناخذ الصورة ونبحث عن موقع الوجه وبعدها نقوم بتحويل الصورة والوجة الى encodeing لكي تستطيع مقارنتها بالصورة المعرفه التي قمنا بإدراجهم في الاعلى بعدها ناخذ ابعاد الصورة فوق واسفل ويمين ويسار الموجوده في face encoding بعدها نقارنها بالصور السابقه لنا والتي قمنا بوضعها في array باسم known_face واذا لم يجدها فيطبع كلمة unknown واذا وجدها يطبع الاسم الخاص بصاحب الصورة من الاسماء الموجوده بالاعلى , يتم فتح الصورة ويقوم بتحديد مربع حول الوجه وطباعة الاسم اسفله .

import face_recognition

from PIL import Image, ImageDraw

import numpy as np

barakat_image = face_recognition.load_image_file("./known/my_image.jpg")    # image know

barakat_face_encoding = face_recognition.face_encodings(barakat_image)[0]

z3ama_image = face_recognition.load_image_file("./known/7.jpg")             # image know

z3ama_face_encoding = face_recognition.face_encodings(z3ama_image)[0] 

known_face_encodings = [barakat_face_encoding,                               # list of image encodings

                        z3ama_face_encoding]

known_faces_names = ["ahmed mahmoud ", "elon mask"]                          # list  name of image encodings

image = input("please enter image number : ")                                    # chose image from file un_known

unknown_image = face_recognition.load_image_file(f'./un_known/{image}.jpg')

face_locations = face_recognition.face_locations(unknown_image)

face_encodings = face_recognition.face_encodings(unknown_image, face_locations)

pil_image = Image.fromarray(unknown_image)

draw = ImageDraw.Draw(pil_image)

for (top, right, bottom, left), face_encoding in zip(face_locations, face_encodings):

    matches = face_recognition.compare_faces(

        known_face_encodings, face_encoding)

    name = "unknown"

    face_distance = face_recognition.face_distance(

        known_face_encodings, face_encoding)

    best_match_index = np.argmin(face_distance)

    if matches[best_match_index]:

        name = known_faces_names[best_match_index]

    draw.rectangle(((left, top), (right, bottom)), outline=(0, 0, 255))

    text_width, text_height = draw.textsize(name)

    draw.rectangle(((left, bottom - text_height - 10),

                   (right, bottom)), fill=(0, 0, 255), outline=(0, 0, 255))

    draw.text((left + 6, bottom - text_height - 5),

              name, fill=(255, 255, 255, 255))

del draw

pil_image.show()

كيفية تتبع كاميرا الجهاز ومعرفة اسماء الاشخاص بمكتبة opencv و face_recognition بايثون

في هذا الكود سوف نقوم بعمل اكثر من array للاوجه وللاسماء ولموقع الصورة بعدها نقوم بفتح المجلد الذي باسم registered والذي بداخلة مجموعة من الملفات وكل ملف باسم شخص وبداخلة صور للشخص بعدها ندخل في for وهنا يقوم بالمرور الى المجلد الذي قمنا بكتابة اسمه ومن ثم الانتقال الى جميع الصور الموجوده في الملفات ويبحث عن امتداد jpg للصور واذا حصل عليه يجلب اسم الملف  والصورة الموجوده بداخلة بعدها نحصل على الincoding الخاص بالصور ونقوم بتخزينة في array وبعدها نبدء في اخذ الصورة من كاميرا الجهاز واذا وجدنا صورة المستخدم نفس الموجوده في احد الملفات نكتب اسم الملف والذي هو اسم الشخص اسفل صورته في webcam واذا لم يكن موجود نكتب unknow . وضعنا شرط بسيط وهو عندما يتم النقر على حرف q يتم غلق الصورة بشكل كامل من على الجهاز .

import cv2

import face_recognition

import os

import glob

known_faces = []

known_names = []

known_faces_paths = []

registered_faces_path = 'registered/'

for name in os.listdir(registered_faces_path):

    images_mask = '%s%s/*.jpg' % (registered_faces_path, name)

    images_paths = glob.glob(images_mask) 

    known_faces_paths += images_paths

    known_names += [name for x in images_paths]

def get_encodings(img_path):

    image = face_recognition.load_image_file(img_path)

    encoding = face_recognition.face_encodings(image)[0]

    return encoding

known_faces = [get_encodings(img_path) for img_path in known_faces_paths]

vc = cv2.VideoCapture(0)

while True:

    ret, frame = vc.read()

    if not ret:

        break

    frame_rgb = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)  # convert

    faces = face_recognition.face_locations(frame_rgb)  # Detect

     # top, right, bottom, left

    for face in faces:

        top, right, bottom, left = face

        cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom),(0,0,255), 2)

        encoding = face_recognition.face_encodings(frame_rgb, [face])[0]

        results = face_recognition.compare_faces(known_faces, encoding, tolerance=0.6)

        if any(results):

            name = known_names[results.index(True)]

        else:

            name = 'unknown'

        cv2.putText(frame, name, (left, bottom + 20), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 2, (0,0,255), 2)

    cv2.imshow('winnie', frame)

    k = cv2.waitKey(1)

    if ord('q') == k:

        break

cv2.destroyAllWindows()

vc.release()

مقالة اليوم من امتع المقالات التي سوف تعجبك لانها تعد مدخل في تعليم الالة وهذا المجال من اكثر المجالات طلبا في الدولل الغربيه لاهميته وسوف نحاول شرحه لكم بإذن الله تعالى في المقالات المقدمه في الايام المقبلة بإذن الله ولمزيد من المقالات يمكنك مشاهدة المقالات السابقة

رابط الصور والملحقات المستخدمه في الشرح