基于insightface实现的人脸识别和人脸注册

安装环境
安装insightface ，安装命令如下。
python -m pip install Cython insightface==0.6.2 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
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安装onnxruntime-gpu，命令如下。
python -m pip install onnxruntime-gpu -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
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安装cudatoolkit，命令如下。
conda install cudatoolkit=11.3 cudnn --channel https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/
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人脸识别和人脸注册
为了方便，写一个类完成所有的识别流程，开始编写人脸识别和人脸注册工具类，使用insightface.app.FaceAnalysis()可以获取模型对象，这里包含了三个模型，首先是人脸检测模型，然后是人脸特征提取模型，和最后的性别年龄识别模型。使用model.prepare()可以配置ctx_id指定使用哪一块GPU，如果是负数则是使用CPU执行预测，det_thresh配置的是人脸检测的阈值。load_faces()函数是加载人脸库中的人脸，用于之后的人脸识别对比。

import os

import cv2
import insightface
import numpy as np
from sklearn import preprocessing

class FaceRecognition:
    def __init__(self, gpu_id=0, face_db='face_db', threshold=1.24, det_thresh=0.50, det_size=(640, 640)):
        """
        人脸识别工具类
        :param gpu_id: 正数为GPU的ID，负数为使用CPU
        :param face_db: 人脸库文件夹
        :param threshold: 人脸识别阈值
        :param det_thresh: 检测阈值
        :param det_size: 检测模型图片大小
        """
        self.gpu_id = gpu_id
        self.face_db = face_db
        self.threshold = threshold
        self.det_thresh = det_thresh
        self.det_size = det_size

        # 加载人脸识别模型，当allowed_modules=['detection', 'recognition']时，只单纯检测和识别
        self.model = insightface.app.FaceAnalysis(root='./',
                                                  allowed_modules=None,
                                                  providers=['CUDAExecutionProvider'])
        self.model.prepare(ctx_id=self.gpu_id, det_thresh=self.det_thresh, det_size=self.det_size)
        # 人脸库的人脸特征
        self.faces_embedding = list()
        # 加载人脸库中的人脸
        self.load_faces(self.face_db)

    # 加载人脸库中的人脸
    def load_faces(self, face_db_path):
        if not os.path.exists(face_db_path):
            os.makedirs(face_db_path)
        for root, dirs, files in os.walk(face_db_path):
            for file in files:
                input_image = cv2.imdecode(np.fromfile(os.path.join(root, file), dtype=np.uint8), 1)
                user_name = file.split(".")[0]
                face = self.model.get(input_image)[0]
                embedding = np.array(face.embedding).reshape((1, -1))
                embedding = preprocessing.normalize(embedding)
                self.faces_embedding.append({
                    "user_name": user_name,
                    "feature": embedding
                })

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接下来编写recognition()函数实现人脸识别，首先获取每张人脸的特征embedding，其中使用人脸识别的就是通过欧氏距离来对比人脸库中的人脸特征，默认如何它们的欧氏距离小于1.24，我们就可以认为他们是同一个人。

    def recognition(self, image):
        faces = self.model.get(image)
        results = list()
        for face in faces:
            # 开始人脸识别
            embedding = np.array(face.embedding).reshape((1, -1))
            embedding = preprocessing.normalize(embedding)
            user_name = "unknown"
            for com_face in self.faces_embedding:
                r = self.feature_compare(embedding, com_face["feature"], self.threshold)
                if r:
                    user_name = com_face["user_name"]
            results.append(user_name)
        return results
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上面使用到的欧氏距离计算方式如下。

    @staticmethod
    def feature_compare(feature1, feature2, threshold):
        diff = np.subtract(feature1, feature2)
        dist = np.sum(np.square(diff), 1)
        if dist < threshold:
            return True
        else:
            return False
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人脸注册方式如下，通过传入一张照片，首先要判断照片中的人脸只有一张，然后开始提取该人脸的特征值，再次比较要注册的人脸是否已经存在人脸库中了，否之就包人脸特征添加到人脸库中并保存图片到本地。通过命名包只包含一个人脸的图片放在face_db文件夹中也可以实现。

    def register(self, image, user_name):
        faces = self.model.get(image)
        if len(faces) != 1:
            return '图片检测不到人脸'
        # 判断人脸是否存在
        embedding = np.array(faces[0].embedding).reshape((1, -1))
        embedding = preprocessing.normalize(embedding)
        is_exits = False
        for com_face in self.faces_embedding:
            r = self.feature_compare(embedding, com_face["feature"], self.threshold)
            if r:
                is_exits = True
        if is_exits:
            return '该用户已存在'
        # 符合注册条件保存图片，同时把特征添加到人脸特征库中
        cv2.imencode('.png', image)[1].tofile(os.path.join(self.face_db, '%s.png' % user_name))
        self.faces_embedding.append({
            "user_name": user_name,
            "feature": embedding
        })
        return "success"

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这里还提供了通用的人脸检测函数，通过调用detect()函数可以获取图像中每张人脸框坐标bbox，人脸五个关键点kps，人脸3D关键点landmark_3d_68，人脸2D关键点landmark_2d_106，人脸姿态pose，性别gender，年龄age，人脸特征embedding。

    def detect(self, image):
        faces = self.model.get(image)
        results = list()
        for face in faces:
            result = dict()
            # 获取人脸属性
            result["bbox"] = np.array(face.bbox).astype(np.int32).tolist()
            result["kps"] = np.array(face.kps).astype(np.int32).tolist()
            result["landmark_3d_68"] = np.array(face.landmark_3d_68).astype(np.int32).tolist()
            result["landmark_2d_106"] = np.array(face.landmark_2d_106).astype(np.int32).tolist()
            result["pose"] = np.array(face.pose).astype(np.int32).tolist()
            result["age"] = face.age
            gender = '男'
            if face.gender == 0:
                gender = '女'
            result["gender"] = gender
            # 开始人脸识别
            embedding = np.array(face.embedding).reshape((1, -1))
            embedding = preprocessing.normalize(embedding)
            result["embedding"] = embedding
            results.append(result)
        return results
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使用
全部功能都实现了，使用如下，首先是进行人脸注册。

if __name__ == '__main__':
    img = cv2.imdecode(np.fromfile('迪丽热巴.jpg', dtype=np.uint8), -1)
    face_recognitio = FaceRecognition()
    # 人脸注册
    result = face_recognitio.register(img, user_name='迪丽热巴')
    print(result)
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人脸识别，通过传入一张图片，可以输出每张人脸对应的用户名。

if __name__ == '__main__':
    img = cv2.imdecode(np.fromfile('迪丽热巴.jpg', dtype=np.uint8), -1)
    face_recognitio = FaceRecognition()
    results = face_recognitio.recognition(img)
    for result in results:
        print("识别结果：{}".format(result))
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人脸通用检测，可以获取每张人脸的各种属性。

if __name__ == '__main__':
    img = cv2.imdecode(np.fromfile('迪丽热巴.jpg', dtype=np.uint8), -1)
    face_recognitio = FaceRecognition()

    results = face_recognitio.detect(img)
    for result in results:
        print('人脸框坐标：{}'.format(result["bbox"]))
        print('人脸五个关键点：{}'.format(result["kps"]))
        print('人脸3D关键点：{}'.format(result["landmark_3d_68"]))
        print('人脸2D关键点：{}'.format(result["landmark_2d_106"]))
        print('人脸姿态：{}'.format(result["pose"]))
        print('年龄：{}'.format(result["age"]))
        print('性别：{}'.format(result["gender"]))
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全部代码
import os

import cv2
import insightface
import numpy as np
from sklearn import preprocessing

class FaceRecognition:
    def __init__(self, gpu_id=0, face_db='face_db', threshold=1.24, det_thresh=0.50, det_size=(640, 640)):
        """
        人脸识别工具类
        :param gpu_id: 正数为GPU的ID，负数为使用CPU
        :param face_db: 人脸库文件夹
        :param threshold: 人脸识别阈值
        :param det_thresh: 检测阈值
        :param det_size: 检测模型图片大小
        """
        self.gpu_id = gpu_id
        self.face_db = face_db
        self.threshold = threshold
        self.det_thresh = det_thresh
        self.det_size = det_size

        # 加载人脸识别模型，当allowed_modules=['detection', 'recognition']时，只单纯检测和识别
        self.model = insightface.app.FaceAnalysis(root='./',
                                                  allowed_modules=None,
                                                  providers=['CUDAExecutionProvider'])
        self.model.prepare(ctx_id=self.gpu_id, det_thresh=self.det_thresh, det_size=self.det_size)
        # 人脸库的人脸特征
        self.faces_embedding = list()
        # 加载人脸库中的人脸
        self.load_faces(self.face_db)

    # 加载人脸库中的人脸
    def load_faces(self, face_db_path):
        if not os.path.exists(face_db_path):
            os.makedirs(face_db_path)
        for root, dirs, files in os.walk(face_db_path):
            for file in files:
                input_image = cv2.imdecode(np.fromfile(os.path.join(root, file), dtype=np.uint8), 1)
                user_name = file.split(".")[0]
                face = self.model.get(input_image)[0]
                embedding = np.array(face.embedding).reshape((1, -1))
                embedding = preprocessing.normalize(embedding)
                self.faces_embedding.append({
                    "user_name": user_name,
                    "feature": embedding
                })

    # 人脸识别
    def recognition(self, image):
        faces = self.model.get(image)
        results = list()
        for face in faces:
            # 开始人脸识别
            embedding = np.array(face.embedding).reshape((1, -1))
            embedding = preprocessing.normalize(embedding)
            user_name = "unknown"
            for com_face in self.faces_embedding:
                r = self.feature_compare(embedding, com_face["feature"], self.threshold)
                if r:
                    user_name = com_face["user_name"]
            results.append(user_name)
        return results

    @staticmethod
    def feature_compare(feature1, feature2, threshold):
        diff = np.subtract(feature1, feature2)
        dist = np.sum(np.square(diff), 1)
        if dist < threshold:
            return True
        else:
            return False

    def register(self, image, user_name):
        faces = self.model.get(image)
        if len(faces) != 1:
            return '图片检测不到人脸'
        # 判断人脸是否存在
        embedding = np.array(faces[0].embedding).reshape((1, -1))
        embedding = preprocessing.normalize(embedding)
        is_exits = False
        for com_face in self.faces_embedding:
            r = self.feature_compare(embedding, com_face["feature"], self.threshold)
            if r:
                is_exits = True
        if is_exits:
            return '该用户已存在'
        # 符合注册条件保存图片，同时把特征添加到人脸特征库中
        cv2.imencode('.png', image)[1].tofile(os.path.join(self.face_db, '%s.png' % user_name))
        self.faces_embedding.append({
            "user_name": user_name,
            "feature": embedding
        })
        return "success"

    # 检测人脸
    def detect(self, image):
        faces = self.model.get(image)
        results = list()
        for face in faces:
            result = dict()
            # 获取人脸属性
            result["bbox"] = np.array(face.bbox).astype(np.int32).tolist()
            result["kps"] = np.array(face.kps).astype(np.int32).tolist()
            result["landmark_3d_68"] = np.array(face.landmark_3d_68).astype(np.int32).tolist()
            result["landmark_2d_106"] = np.array(face.landmark_2d_106).astype(np.int32).tolist()
            result["pose"] = np.array(face.pose).astype(np.int32).tolist()
            result["age"] = face.age
            gender = '男'
            if face.gender == 0:
                gender = '女'
            result["gender"] = gender
            # 开始人脸识别
            embedding = np.array(face.embedding).reshape((1, -1))
            embedding = preprocessing.normalize(embedding)
            result["embedding"] = embedding
            results.append(result)
        return results

if __name__ == '__main__':
    img = cv2.imdecode(np.fromfile('迪丽热巴.jpg', dtype=np.uint8), -1)
    face_recognitio = FaceRecognition()
    # 人脸注册
    result = face_recognitio.register(img, user_name='迪丽热巴')
    print(result)

    # 人脸识别
    results = face_recognitio.recognition(img)
    for result in results:
        print("识别结果：{}".format(result))

    results = face_recognitio.detect(img)
    for result in results:
        print('人脸框坐标：{}'.format(result["bbox"]))
        print('人脸五个关键点：{}'.format(result["kps"]))
        print('人脸3D关键点：{}'.format(result["landmark_3d_68"]))
        print('人脸2D关键点：{}'.format(result["landmark_2d_106"]))
        print('人脸姿态：{}'.format(result["pose"]))
        print('年龄：{}'.format(result["age"]))
        print('性别：{}'.format(result["gender"]))