python使用dlib进行人脸检测与人脸关键点标记
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Dlib简介：
首先给大家介绍一下Dlib
Dlib是一个跨平台的C++公共库，除了线程支持，网络支持，提供测试以及大量工具等等优点，Dlib还是一个强大的机器学习的C++库，包含了许多机器学习常用的算法。同时支持大量的数值算法如矩阵、大整数、随机数运算等等。
Dlib同时还包含了大量的图形模型算法。
最重要的是Dlib的文档和例子都非常详细。
Dlib主页：
这篇博客所述的人脸标记的算法也是来自Dlib库，Dlib实现了One Millisecond Face Alignment with an Ensemble of Regression Trees中的算法
这篇论文非常出名，在谷歌上打上One Millisecond就会自动补全，是CVPR 2014(国际计算机视觉与模式识别会议)上的一篇国际顶级水平的论文。毫秒级别就可以实现相当准确的人脸标记，包括一些半侧脸，脸很不清楚的情况，论文本身的算法十分复杂，感兴趣的同学可以下载看看。
Dlib实现了这篇最新论文的算法，所以Dlib的人脸标记算法是十分先进的，而且Dlib自带的人脸检测库也很准确，我们项目受到硬件所限，摄像头拍摄到的画面比较模糊，而在这种情况下之前尝试了几个人脸库，识别率都非常的低，而Dlib的效果简直出乎意料。
相对于C++我还是比较喜欢使用python，同时Dlib也是支持python的，只是在配置的时候碰了不少钉子，网上大部分的Dlib资料都是针对于C++的，我好不容易才配置好了python的dlib，这里分享给大家：
Dlib for python 配置：
因为是用python去开发计算机视觉方面的东西，python的这些科学计算库是必不可少的，这里我把常用的科学计算库的安装也涵盖在内了，已经安装过这些库的同学就可以忽略了。
我的环境是Ubuntu14.04:
大家都知道Ubuntu是自带python2.7的，而且很多Ubuntu系统软件都是基于python2.7的，有一次我系统的python版本乱了，我脑残的想把python2.7卸载了重装，然后……好像是提醒我要卸载几千个软件来着，没看好直接回车了，等我反应过来Ctrl + C 的时候系统已经没了一半了…
所以我发现想要搞崩系统，这句话比rm -rf 还给力…
sudo apt-get remove python2.71
首先安装两个python第三方库的下载安装工具,ubuntu14.04好像是预装了easy_install
以下过程都是在终端中进行：
1.安装pip
sudo apt-get install python-pip1
2.安装easy-install
sudo apt-get install python-setuptools1
3.测试一下easy_install
有时候系统环境复杂了，安装的时候会安装到别的python版本上，这就麻烦了，所以还是谨慎一点测试一下，这里安装一个我之前在博客中提到的可以模拟浏览器的第三方python库测试一下。
sudo easy_install Mechanize1
4.测试安装是否成功
在终端输入python进入python shell
python1
进入python shell后import一下刚安装的mechanize
import mechanize1
没有报错，就是安装成功了，如果说没有找到，那可能就是安装到别的python版本的路径了。
同时也测试一下PIL这个基础库
import PIL1
没有报错的话，说明PIL已经被预装过了
5.安装numpy
接下来安装numpy
首先需要安装python-dev才可以编译之后的扩展库
sudo apt-get install python-dev1
之后就可以用easy-install 安装numpy了
sudo easy_install numpy1
这里有时候用easy-install 安装numpy下载的时候会卡住，那就只能用 apt-get 来安装了：
sudo apt-get install numpy1
不推荐这样安装的原因就是系统环境或者说python版本多了之后，直接apt-get安装numpy很有可能不知道装到哪个版本去了，然后就很麻烦了，我有好几次遇到这个问题,不知道是运气问题还是什么，所以风险还是很大的，所以还是尽量用easy-install来安装。
同样import numpy 进行测试
python
import numpy1234
没有报错的话就是成功了
下面的安装过程同理，我就从简写了，大家自己每步别忘了测试一下
6.安装scipy
sudo apt-get install python-scipy1
7.安装matplotlib
sudo apt-get install python-matplotlib1
8.安装dlib
我当时安装dlib的过程简直太艰辛，网上各种说不知道怎么配，配不好，我基本把stackoverflow上的方法试了个遍，才最终成功编译出来并且导入，不过听说18.18更新之后有了setup.py,那真是极好的，18.18我没有亲自配过也不能乱说，这里给大家分享我配置18.17的过程吧：
1.首先必须安装libboost，不然是不能使用.so库的
sudo apt-get install libboost-python-dev cmake1
2.到Dlib的官网上下载dlib，会下载下来一个压缩包，里面有C++版的dlib库以及例子文档，Python dlib库的代码例子等等
我使用的版本是dlib-18.17,大家也可以在我这里下载：
之后进入python_examples下使用bat文件进行编译，编译需要先安装libboost-python-dev和cmake
cd to dlib-18.17/python_examples
./compile_dlib_python_module.bat 123
之后会得到一个dlib.so，复制到dist-packages目录下即可使用
这里大家也可以直接用我编译好的.so库,但是也必须安装libboost才可以，不然python是不能调用so库的，下载地址：
将.so复制到dist-packages目录下
sudo cp dlib.so /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/1
最新的dlib18.18好像就没有这个bat文件了，取而代之的是一个setup文件，那么安装起来应该就没有这么麻烦了，大家可以去直接安装18.18，也可以直接下载复制我的.so库，这两种方法应该都不麻烦～
有时候还会需要下面这两个库，建议大家一并安装一下
9.安装skimage
sudo apt-get install python-skimage1
10.安装imtools
sudo easy_install imtools1
Dlib face landmarks Demo
环境配置结束之后，我们首先看一下dlib提供的示例程序
1.人脸检测
dlib-18.17/python_examples/face_detector.py 源程序：
#!/usr/bin/python# The contents of this file are in the public domain. See LICENSE_FOR_EXAMPLE_PROGRAMS.txt## This example program shows how to find frontal human faces in an image. In# particular, it shows how you can take a list of images from the command# line and display each on the screen with red boxes overlaid on each human# face.## The examples/faces folder contains some jpg images of people. You can run# this program on them and see the detections by executing the# following command:# ./face_detector.py ../examples/faces/*.jpg## This face detector is made using the now classic Histogram of Oriented# Gradients (HOG) feature combined with a linear classifier, an image# pyramid, and sliding window detection scheme. This type of object detector# is fairly general and capable of detecting many types of semi-rigid objects# in addition to human faces. Therefore, if you are interested in making# your own object detectors then read the train_object_detector.py example# program. ### COMPILING THE DLIB PYTHON INTERFACE# Dlib comes with a compiled python interface for python 2.7 on MS Windows. If# you are using another python version or operating system then you need to# compile the dlib python interface before you can use this file. To do this,# run compile_dlib_python_module.bat. This should work on any operating# system so long as you have CMake and boost-python installed.# On Ubuntu, this can be done easily by running the command:# sudo apt-get install libboost-python-dev cmake## Also note that this example requires scikit-image which can be installed# via the command:# pip install -U scikit-image# Or downloaded from . import sys
import dlib
from skimage import io
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
win = dlib.image_window()
print("a");for f in sys.argv[1:]:
print("a");
print("Processing file: {}".format(f))
img = io.imread(f)
# The 1 in the second argument indicates that we should upsample the image
# 1 time. This will make everything bigger and allow us to detect more
# faces.
dets = detector(img, 1)
print("Number of faces detected: {}".format(len(dets))) for i, d in enumerate(dets):
print("Detection {}: Left: {} Top: {} Right: {} Bottom: {}".format(
i, d.left(), d.top(), d.right(), d.bottom()))
win.clear_overlay()
win.set_image(img)
win.add_overlay(dets)
dlib.hit_enter_to_continue()# Finally, if you really want to you can ask the detector to tell you the score# for each detection. The score is bigger for more confident detections.# Also, the idx tells you which of the face sub-detectors matched. This can be# used to broadly identify faces in different orientations.if (len(sys.argv[1:]) 0):
img = io.imread(sys.argv[1])
dets, scores, idx = detector.run(img, 1) for i, d in enumerate(dets):
print("Detection {}, score: {}, face_type:{}".format(
d, scores[i], idx[i]))123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778798081
我把源代码精简了一下，加了一下注释： face_detector0.1.py
# -*- coding: utf-8 -*-import sys
import dlib
from skimage import io#使用dlib自带的frontal_face_detector作为我们的特征提取器detector = dlib.get_frontal_face_detector()#使用dlib提供的图片窗口win = dlib.image_window()#sys.argv[]是用来获取命令行参数的，sys.argv[0]表示代码本身文件路径，所以参数从1开始向后依次获取图片路径for f in sys.argv[1:]: #输出目前处理的图片地址
print("Processing file: {}".format(f)) #使用skimage的io读取图片
img = io.imread(f) #使用detector进行人脸检测 dets为返回的结果
dets = detector(img, 1) #dets的元素个数即为脸的个数
print("Number of faces detected: {}".format(len(dets))) #使用enumerate 函数遍历序列中的元素以及它们的下标
#下标i即为人脸序号
#left：人脸左边距离图片左边界的距离 ；right：人脸右边距离图片左边界的距离
#top：人脸上边距离图片上边界的距离 ；bottom：人脸下边距离图片上边界的距离
for i, d in enumerate(dets):
print("dets{}".format(d))
print("Detection {}: Left: {} Top: {} Right: {} Bottom: {}"
.format( i, d.left(), d.top(), d.right(), d.bottom())) #也可以获取比较全面的信息，如获取人脸与detector的匹配程度
dets, scores, idx = detector.run(img, 1)
for i, d in enumerate(dets):
print("Detection {}, dets{},score: {}, face_type:{}".format( i, d, scores[i], idx[i]))
#绘制图片(dlib的ui库可以直接绘制dets)
win.set_image(img)
win.add_overlay(dets) #等待点击
dlib.hit_enter_to_continue()1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950
分别测试了一个人脸的和多个人脸的，以下是运行结果：
运行的时候把图片文件路径加到后面就好了
python face_detector0.1.py ./data/3.jpg12
一张脸的：
两张脸的：
这里可以看出侧脸与detector的匹配度要比正脸小的很多
2.人脸关键点提取
人脸检测我们使用了dlib自带的人脸检测器（detector），关键点提取需要一个特征提取器（predictor），为了构建特征提取器，预训练模型必不可少。
除了自行进行训练外，还可以使用官方提供的一个模型。该模型可从dlib sourceforge库下载：
arks.dat.bz2
也可以从我的连接下载：
这个库支持68个关键点的提取，一般来说也够用了，如果需要更多的特征点就要自己去训练了。
dlib-18.17/python_examples/face_landmark_detection.py 源程序：
#!/usr/bin/python# The contents of this file are in the public domain. See LICENSE_FOR_EXAMPLE_PROGRAMS.txt## This example program shows how to find frontal human faces in an image and# estimate their pose. The pose takes the form of 68 landmarks. These are# points on the face such as the corners of the mouth, along the eyebrows, on# the eyes, and so forth.## This face detector is made using the classic Histogram of Oriented# Gradients (HOG) feature combined with a linear
html嵌入python代码(python做人脸识别)
2022-07-31 14:19:00阅读 2300
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。
最近闲来无事，研究研究在安卓上跑Python。
想起以前玩过的kivy技术，kivy[1]是一个跨平台的UI框架。当然对我们最有用的是，kivy可以把python代码打包成安卓App。但是由于安卓打包的工具链很长，包括android sdk打包java代码、ndk编译python、 编译各种python依赖包，经常花一整天从入门到放弃。这次使出认真研究的心态，终于找到一个解决方案，于是有了这篇文章：
•只要会python就能写安卓App，无需安卓开发基础，无需编译•手机上也有交互式python解释器，直接调试python代码•可以使用各种python库，包括numpy/opencv等机器学习包•可以与安卓接口交互，使用手机硬件，比如摄像头
那么我们就以人脸识别App为例，看看如何简单几步搞定。先看看成品的效果：

第一步：安装airport.apk
AirPort是我编译好的一个安卓App，里面包含了python解释器和一些常用的python库。
第二步：连接手机的python解释器
启动手机上的AirPort应用，就会运行python解释器。我内置了一个ssh服务器，用于调试代码非常方便。应用启动时会显示手机的ip地址。

在电脑上使用ssh命令，就可以连接到手机。
注意：确保你的手机和电脑在同一局域网中。
#在电脑上连接手机，注意这里ip需要替换成AirPort显示的ipssh -p 8000 admin@192.168.31.101#输入密码meteorix
然后你就可以在手机上尽情使用python了，比如试试
import osos.getcwd()’/data/data/org.airtest.airport/files/app’import requestsr = requests.get(“”)r.status_code200
第三步: 一个摄像头的App
在kivy的官方文档中，我们可以找到这样一个摄像头的example[2]
代码非常简单，Builder.load_string函数加载了一段配
简介
该库可以通过python或者命令行即可实现人脸识别的功能。使用dlib深度学习人脸识别技术构建，在户外脸部检测数据库基准（Labeled Faces in the Wild）上的准确率为99.38%。
在github上有相关的链接和API文档。
在下方为提供的一些相关源码或是文档。当前库的版本是v0.2.0，点击docs可以查看API文档，我们可以查看一些函数相关的说明等。
安装配置
安装配置很简单，按照github上的说明一步一步来就可以了。
根据你的python版本输入指令：
pip install face_recognition11
或者
pip3 install face_recognition11
正常来说，安装过程中会出错，会在安装dlib时出错，可能报错也可能会卡在那不动。因为pip在编译dlib时会出错，所以我们需要手动编译dlib再进行安装。
按照它给出的解决办法：
1、先下载下来dlib的源码。
git clone
2、编译dlib。
cd dlib
mkdir build
cd build
cmake .. -DDLIB_USE_CUDA=0 -DUSE_AVX_INSTRUCTIONS=1
cmake --build1234512345
3、编译并安装python的拓展包。
cd ..
python3 setup.py install --yes USE_AVX_INSTRUCTIONS --no DLIB_USE_CUDA1212
注意：这个安装步骤是默认认为没有GPU的，所以不支持cuda。
在自己手动编译了dlib后，我们可以在python中import dlib了。
之后再重新安装，就可以配置成功了。
根据你的python版本输入指令：
pip install face_recognition11
或者
pip3 install face_recognition11
安装成功之后，我们可以在python中正常import face_recognition了。
编写人脸识别程序
编写py文件：
# -*- coding: utf-8 -*-
#
# 检测人脸
import face_recognition
import cv2
# 读取图片并识别人脸
img = face_recognition.load_image_file("silicon_valley.jpg")
face_locations = face_recognition.face_locations(img)
print face_locations
# 调用opencv函数显示图片
img = cv2.imread("silicon_valley.jpg")
cv2.namedWindow("原图")
cv2.imshow("原图", img)
# 遍历每个人脸，并标注
faceNum = len(face_locations)
for i in range(0, faceNum):
top = face_locations[i][0]
right = face_locations[i][1]
bottom = face_locations[i][2]
left = face_locations[i][3]
start = (left, top)
end = (right, bottom)
color = (55,255,155)
thickness = 3
cv2.rectangle(img, start, end, color, thickness)
# 显示识别结果
cv2.namedWindow("识别")
cv2.imshow("识别", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637381234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738
注意：这里使用了python-OpenCV，一定要配置好了opencv才能运行成功。
运行结果：
程序会读取当前目录下指定的图片，然后识别其中的人脸，并标注每个人脸。
（使用图片来自美剧硅谷）
编写人脸比对程序
首先，我在目录下放了几张图片：
这里用到的是一张乔布斯的照片和一张奥巴马的照片，和一张未知的照片。
编写程序：
# 识别图片中的人脸
import face_recognition
jobs_image = face_recognition.load_image_file("jobs.jpg");
obama_image = face_recognition.load_image_file("obama.jpg");
unknown_image = face_recognition.load_image_file("unknown.jpg");
jobs_encoding = face_recognition.face_encodings(jobs_image)[0]
obama_encoding = face_recognition.face_encodings(obama_image)[0]
unknown_encoding = face_recognition.face_encodings(unknown_image)[0]
results = face_recognition.compare_faces([jobs_encoding, obama_encoding], unknown_encoding )
labels = ['jobs', 'obama']
print('results:'+str(results))
for i in range(0, len(results)):
if results[i] == True:
print('The person is:'+labels[i])123456789101112131415161718123456789101112131415161718
运行结果：
识别出未知的那张照片是乔布斯的。
摄像头实时识别
代码：
# -*- coding: utf-8 -*-
import face_recognition
import cv2
video_capture = cv2.VideoCapture(1)
obama_img = face_recognition.load_image_file("obama.jpg")
obama_face_encoding = face_recognition.face_encodings(obama_img)[0]
face_locations = []
face_encodings = []
face_names = []
process_this_frame = True
while True:
ret, frame = video_capture.read()
small_frame = cv2.resize(frame, (0, 0), fx=0.25, fy=0.25)
if process_this_frame:
face_locations = face_recognition.face_locations(small_frame)
face_encodings = face_recognition.face_encodings(small_frame, face_locations)
face_names = []
for face_encoding in face_encodings:
match = face_recognition.compare_faces([obama_face_encoding], face_encoding)
if match[0]:
name = "Barack"
else:
name = "unknown"
face_names.append(name)
process_this_frame = not process_this_frame
for (top, right, bottom, left), name in zip(face_locations, face_names):
top *= 4
right *= 4
bottom *= 4
left *= 4
cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 0, 255), 2)
cv2.rectangle(frame, (left, bottom - 35), (right, bottom), (0, 0, 255), 2)
font = cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX
cv2.putText(frame, name, (left+6, bottom-6), font, 1.0, (255, 255, 255), 1)
cv2.imshow('Video', frame)
if cv2.waitKey(1) 0xFF == ord('q'):
break
video_capture.release()
cv2.destroyAllWindows()1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515253545512345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152535455
识别结果：
我直接在手机上百度了几张图试试，程序识别出了奥巴马。
这个库很cool啊！
必备知识
Haar-like
通俗的来讲，就是作为人脸特征即可。
Haar特征值反映了图像的灰度变化情况。例如：脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述，如：眼睛要比脸颊颜色要深，鼻梁两侧比鼻梁颜色要深，嘴巴比周围颜色要深等。
opencv api
要想使用opencv，就必须先知道其能干什么，怎么做。于是API的重要性便体现出来了。就本例而言，使用到的函数很少，也就普通的读取图片，灰度转换，显示图像，简单的编辑图像罢了。
如下：
读取图片
只需要给出待操作的图片的路径即可。
import cv2
image = cv2.imread(imagepath)
灰度转换
灰度转换的作用就是：转换成灰度的图片的计算强度得以降低。
import cv2
gray = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
画图
opencv 的强大之处的一个体现就是其可以对图片进行任意编辑，处理。
下面的这个函数最后一个参数指定的就是画笔的大小。
import cv2
cv2.rectangle(image,(x,y),(x+w,y+w),(0,255,0),2)
显示图像
编辑完的图像要么直接的被显示出来，要么就保存到物理的存储介质。
import cv2
cv2.imshow("Image Title",image)
获取人脸识别训练数据
看似复杂，其实就是对于人脸特征的一些描述，这样opencv在读取完数据后很据训练中的样品数据，就可以感知读取到的图片上的特征，进而对图片进行人脸识别。
import cv2
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(r'./haarcascade_frontalface_default.xml')
里卖弄的这个xml文件，就是opencv在GitHub上共享出来的具有普适的训练好的数据。我们可以直接的拿来使用。
训练数据参考地址：
探测人脸
说白了，就是根据训练的数据来对新图片进行识别的过程。
import cv2
# 探测图片中的人脸
faces = face_cascade.detectMultiScale(
gray,
scaleFactor = 1.15,
minNeighbors = 5,
minSize = (5,5),
flags = cv2.cv.CV_HAAR_SCALE_IMAGE
)
我们可以随意的指定里面参数的值，来达到不同精度下的识别。返回值就是opencv对图片的探测结果的体现。
处理人脸探测的结果
结束了刚才的人脸探测，我们就可以拿到返回值来做进一步的处理了。但这也不是说会多么的复杂，无非添加点特征值罢了。
import cv2
print "发现{0}个人脸!".format(len(faces))
for(x,y,w,h) in faces:
cv2.rectangle(image,(x,y),(x+w,y+w),(0,255,0),2)
实例
有了刚才的基础，我们就可以完成一个简单的人脸识别的小例子了。
图片素材
下面的这张图片将作为我们的检测依据。
人脸检测代码
# coding:utf-8
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf8')
# __author__ = '郭 璞'
# __date__ = '2016/9/5'
# __Desc__ = 人脸检测小例子，以圆圈圈出人脸
import cv2
# 待检测的图片路径
imagepath = r'./heat.jpg'
# 获取训练好的人脸的参数数据，这里直接从GitHub上使用默认值
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(r'./haarcascade_frontalface_default.xml')
# 读取图片
image = cv2.imread(imagepath)
gray = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 探测图片中的人脸
faces = face_cascade.detectMultiScale(
gray,
scaleFactor = 1.15,
minNeighbors = 5,
minSize = (5,5),
flags = cv2.cv.CV_HAAR_SCALE_IMAGE
)
print "发现{0}个人脸!".format(len(faces))
for(x,y,w,h) in faces:
# cv2.rectangle(image,(x,y),(x+w,y+w),(0,255,0),2)
cv2.circle(image,((x+x+w)/2,(y+y+h)/2),w/2,(0,255,0),2)
cv2.imshow("Find Faces!",image)
cv2.waitKey(0)
人脸检测结果
输出图片：
输出结果：
D:\Software\Python2\python.exe E:/Code/Python/DataStructor/opencv/Demo.py
发现3个人脸!
python三步实现人脸识别
Face Recognition软件包
这是世界上最简单的人脸识别库了。你可以通过Python引用或者命令行的形式使用它，来管理和识别人脸。
该软件包使用dlib中最先进的人脸识别深度学习算法，使得识别准确率在《Labled Faces in the world》测试基准下达到了99.38%。
它同时提供了一个叫face_recognition的命令行工具，以便你可以用命令行对一个文件夹中的图片进行识别操作。
特性
在图片中识别人脸
找到图片中所有的人脸
找到并操作图片中的脸部特征
获得图片中人类眼睛、鼻子、嘴、下巴的位置和轮廓
找到脸部特征有很多超级有用的应用场景，当然你也可以把它用在最显而易见的功能上：美颜功能（就像美图秀秀那样）。
鉴定图片中的脸
识别图片中的人是谁。
你甚至可以用这个软件包做人脸的实时识别。
这里有一个实时识别的例子：
1
安装
环境要求
Python3.3+或者Python2.7
MacOS或者Linux（Windows不做支持，但是你可以试试，也许也能运行）
安装步骤
在MacOS或者Linux上安装
首先，确保你安装了dlib，以及该软件的Python绑定接口。如果没有的话，看这篇安装说明：
1
然后，用pip安装这个软件包：
如果你安装遇到问题，可以试试这个安装好了的虚拟机：
1
在树莓派2+上安装
看这篇说明：
1
在Windows上安装
虽然Windows不是官方支持的，但是有热心网友写出了一个Windows上的使用指南，请看这里：
1
使用已经配置好的虚拟机（支持VMWare和VirtualBox）
看这篇说明：
1
使用方法
命令行接口
如果你已经安装了face_recognition，那么你的系统中已经有了一个名为face_recognition的命令，你可以使用它对图片进行识别，或者对一个文件夹中的所有图片进行识别。
首先你需要提供一个文件夹，里面是所有你希望系统认识的人的图片。其中每个人一张图片，图片以人的名字命名。
然后你需要准备另一个文件夹，里面是你要识别的图片。
然后你就可以运行face_recognition命令了，把刚刚准备的两个文件夹作为参数传入，命令就会返回需要识别的图片中都出现了谁。
输出中，识别到的每张脸都单独占一行，输出格式为
通过Python模块使用
你可以通过导入face_recognition模块来使用它，使用方式超级简单，文档在这里：
自动找到图片中所有的脸
看看这个例子自己实践一下：
1
你还可以自定义替换人类识别的深度学习模型。
注意：想获得比较好的性能的话，你可能需要GPU加速（使用英伟达的CUDA库）。所以编译的时候你也需要开启dlib的GPU加速选项。
你也可以通过这个例子实践一下：
1
如果你有很多图片和GPU，你也可以并行快速识别，看这篇文章：
1
自动识别人脸特征
试试这个例子：
1
识别人脸鉴定是哪个人
这里是一个例子：
1
