face rec tools

面部娱乐工具

媒体库面部识别工具

特征

• 检测照片/视频文件中的面孔
• 面对面的面孔面对图案
• 模式操纵
• 面部数据库搜索
• Plex Media Server库中的标记面

要求

• 基于Debian的Linux（其他Linux版本不正式支持，但可能起作用）
• Python 3.6+
• NVIDIA GPU（可选）
• PLEX Media Server（可选）

依赖性

• OpenCV + Python3绑定（在CUDA支持方面更好）
• Dlib + Python3绑定（在CUDA支持方面更好）
• Tensorflow + Python3结合（可选）
• DeepFace Python3库（可选）
• Numpy Python3库
• face_alignment Python3库
• face_recognition python3库
• Python3-Piexif Python3库

安装

依赖项安装

构建工具并安装工具

用于建造Dlib和其他

sudo apt-get install build-essential cmake python3-pip

OPENCV（如果您患有NVIDIA GPU，则跳过）

sudo apt-get install python3-opencv

CUDA，OPENCV和TENSORFLOW安装（如果没有NVIDIA GPU，则跳过）

使用CUDA的库安装并不容易，并且对于不同的OS版本可能会有所不同。 CUDA设置的一些有用链接

https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

https://medium.com/@sb.jaduniv/how-to-install-opencv-4-2-0-with-cuda-10-1-1-1-on-ubuntu-20-04-lts-focal-focal-foscal-fossa-bdc034109df3

https://www.pyimagesearch.com/2019/12/09/how-to-now-to-install-tensorflow-2-0-on-on-ubuntu/

深面库安装（如果不使用DeepFace编码，默认）

pip3 install deepface

面部识别库

安装我的face_recognition克隆（有一些修改以支持外部匹配的面孔）

git clone https://github.com/sashacmc/face_recognition.git ; cd face_recognition ; pip3 install . ; cd ..

面部恢复工具安装

git clone https://github.com/sashacmc/face-rec-tools.git ; cd face-rec-tools ; pip3 install . ; cd ..

用法

配置文件

使用预定义的配置文件中的一个或准备自己的配置文件。

预定义的配置文件位于Package的CFG文件夹（例如〜/.local/lib/python3.6/site-packages/face_rec_tools/cfg/）

将其复制到默认配置位置（〜/.face-rec.cfg）或使用命令行开关“ -c”指定

cp ~ /.local/lib/python3. ? /site-packages/face_rec_tools/cfg/frontal.cfg ~ /.face-rec.cfg

命令行接口

 # recognize single image and print output (useful for debug)
face-rec-cli -a recognize_image -i imagefile.jpg

# recognize single video and print summary output (useful for debug)
face-rec-cli -a recognize_video -i videofile.mp4

# recognize folder and store the result in the database
face-rec-cli -a recognize_folder -i /folder/with/images

# remove folder recognition the result from the database
face-rec-cli -a remove_folder -i /folder/with/images

# match/rematch unmatched faces in database
face-rec-cli -a match_unmatched

# match/rematch all faces in database
face-rec-cli -a match_all

# match/rematch faces from folder in database
face-rec-cli -a match_folder -i /folder/with/images

# save faces from folder (must be previously recognized)
# cachedb must be disabled (otherwise they will saved inside cachedb)
face-rec-cli -a save_faces -i /folder/with/images -o /folder/for/faces

# find face from image in database and save them in folder
# cachedb must be disabled (otherwise they will saved inside cachedb)
face-rec-cli -a get_faces_by_face -i image_with_one_face.jpg -o /folder/for/faces

Web界面

从命令行运行服务器

face-rec-server 

使用主机名/ip_adress和端口8081打开浏览器

要识别新文件夹，单击“识别” - >“添加新文件...”。并指定要识别的文件夹。

由于加载必要的模型，首次识别将需要一段时间。

首次识别后，您将使所有面孔都视为未知。

单击面对面（或选择几个使用Shift/Ctrl）将其添加为模式。

以前添加的名称将被保存，您无需再次输入它。如果要更改默认的face徽标，则可以为每个人子文件夹添加为0_face.jpg。

添加模式后，再次开始匹配（例如“匹配” - >“ rembatch文件夹...”）

与模式匹配后，您将拥有匹配的人和“弱”匹配的人，这意味着它不完全匹配，也不会用于同步或搜索。您需要检查它们并添加到图案中。

如果您需要一些有关面部的其他信息，则可以单击图标查看源文件或查看与之匹配的模式。

如果您有大量的面孔，则可以通过菜单聚类中的平均聚类来简化模式分开，它将在面孔附近与组分开，并允许将其添加到模式中。

PLEX Media服务器同步

面部识别工具允许通过标签与Plex Media Server同步识别结果。识别文件将标记为“人：[person_name]”的标签

 # set all tags to the Plex database 
face-rec-plexsync -a set_tags

# clear all tags from the Plex database
face-rec-plexsync -a remove_tags

# recognize all files which present in the Plex database
# but not recognized yet and store the result in the database 
face-rec-plexsync -a sync_new

# delete from database all files which not present in the Plex database
face-rec-plexsync -a sync_deleted

无偶带的DB中的seach

如果您没有plex，或者想使用一些更复杂的搜索，则可以使用colless command

（它将在2020年文件夹中搜索所有文件，其中包含人名称和名称2的面孔）

face-rec-db -a find_files_by_names -f 2020 -n Name1,Name2

致谢

感谢所有经过测试并提供建议的人。

欢迎错误报告，建议和拉动请求！