Face Recognition 人脸识别
译者注：
本项目face_recognition是一个强大、简单、易上手的人脸识别开源项目，并且配备了完整的开发文档和应用案例，特别是兼容树莓派系统。
为了便于中国开发者研究学习人脸识别、贡献代码，我将本项目README文件翻译成中文。
向本项目的所有贡献者致敬。
英译汉：同济大学开源软件协会 子豪兄Tommy本项目是世界上最简洁的人脸识别库，你可以使用Python和命令行工具提取、识别、操作人脸。
本项目的人脸识别是基于业内领先的C++开源库 dlib中的深度学习模型，用Labeled Faces in the Wild人脸数据集进行测试，有高达99.38%的准确率。但对小孩和亚洲人脸的识别准确率尚待提升。
Labeled Faces in the Wild是美国麻省大学安姆斯特分校（University of Massachusetts Amherst)制作的人脸数据集，该数据集包含了从网络收集的13,000多张面部图像。
本项目提供了简易的face_recognition命令行工具，你可以用它处理整个文件夹里的图片。
安装
环境配置
Python 3.3+ or Python 2.7
macOS or Linux
Windows并不是我们官方支持的，但也许也能用不同操作系统的安装方法
在 Mac 或者 Linux上安装本项目
First, make sure you have dlib already installed with Python bindings:
第一步，安装dlib和相关Python依赖：
Then, install this module from pypi using pip3 (or pip2 for Python 2):
pip3 install face_recognition在 Mac 或者 Linux上安装本项目 2
修改你的pip镜像源为阿里镜像，然后使用
pip install face_recognition可以自动帮你安装各种依赖，包括dlib。只是在安装dlib的时候可能会出问题，因为dlib需要编译，出现的问题一般是gcc或者g++版本的问题，所以在pip install face_recognition之前，可以通过在命令行键入
export CC=/usr/local/bin/gcc
export CXX=/usr/local/bin/g++ 来指定你gcc和g++对应的位置，（这两句话会临时修改当前终端的环境变量/usr/local/bin/gcc对应你自己gcc或者g++所在目录）。
在树莓派上安装
在Windows上安装
虽然本项目官方并不支持Windows，但一些大神们摸索出了在Windows上运行本项目的方法：
@masoudr写的教程：如何在Win10系统上安装 dlib库和 face_recognition项目
使用Ubuntu虚拟机镜像文件安装配置虚拟机，本项目已经包含在这个镜像中
如何使用Adam Geitgey大神提供的Ubuntu虚拟机镜像文件安装配置虚拟机，本项目已经包含在镜像中（需要电脑中安装VMWare Player 或者 VirtualBox）
特性
从图片里找到人脸
定位图片中的所有人脸：
import face\_recognition
image \= face\_recognition.load\_image\_file("your\_file.jpg")
face\_locations \= face\_recognition.face\_locations(image)识别人脸关键点
识别人脸关键点，包括眼睛、鼻子、嘴和下巴。
import face\_recognition
image \= face\_recognition.load\_image\_file("your\_file.jpg")
face\_landmarks\_list \= face\_recognition.face\_landmarks(image)识别人脸关键点在很多领域都有用处，但同样你也可以把这个功能玩坏，比如本项目的 digital make-up自动化妆案例（就像美图秀秀一样）。
识别图片中的人是谁
import face\_recognition
known\_image \= face\_recognition.load\_image\_file("biden.jpg")
unknown\_image \= face\_recognition.load\_image\_file("unknown.jpg")
biden\_encoding \= face\_recognition.face\_encodings(known\_image)\[0\]
unknown\_encoding \= face\_recognition.face\_encodings(unknown\_image)\[0\]
results \= face\_recognition.compare\_faces(\[biden\_encoding\], unknown\_encoding)你也可以配合其它的Python库（比如opencv）实现实时人脸检测：
看这个案例 实时人脸检测 。
