【保姆级】大佬手把手教你python+Opencv完成人脸解锁 python后端人脸识别

好吧，伙计们，我回来了。说我拖更不写文章的可以过来用你的小拳拳狠命地捶我胸口....
那么今天我们来讲关于使用python+opencv+face++来实现人脸验证及人脸解锁。代码量同样不多，你可以将这些代码运用在其它一些智能领域，如智能家居，进门的时候判断你是谁，也可以加入机器学习判断来的人是客人还是熟人。在讲之前我们会先适当的拓扑一下关于人脸识别的知识点。OK废话少说下面开始正是话题。

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解锁原理：
原理呢，其实很简单，没有那么复杂难懂（当然除了官方语言之外）。我们先来通俗的说一下利用Face++实现人脸匹配的原理。给大家推荐一个学习交流的地方：719+139+688，现在你打开了摄像头，然后恰好你按下了抓取。抓取之后，你的脸部图片会上传到远程服务器，然后服务端会提取你的面部情况生成一个唯一的指纹（标识码），这个指纹在Face++里面叫做face\_token这个我们后面会继续讲到，这个指纹就代表你目前的身份。

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上传完经过服务端分析收录之后，服务端会通过json发送给你一个数据包，这个数据包里面有你面部全部特征。
当你拿到服务端返回过来的json之后，将face\_token提取出来（这很重要，face\_token相当于一把钥匙）然后你把拿到的face\_token放到python的if里面去判断如果face\_token相符就验证成功，如果不相符那么解锁失败。
环境拓扑：

操作系统：windows7
Python版本：python2.7
OpenCV版本：2.x
Face++接口

实现方案：
1.上传面孔（这个上篇文章我们已经实现摄像头抓取，这篇文章我们不做啰嗦，直接用一张面部图片代替）上传后json会返回面部指纹（face\_token）
2.创建人脸集合，并将步骤1返回的face\_token加入到集合中去
3.通过python的if判断是否收录当前面孔
代码部分：
1.获取面孔face\_token：

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这里重点说一下request里面的内容：
api规定是要post提交，所以这里用了request.post()
传输的内容为请求的URL，图片路径（必填！可以是本地绝对路径，也可以是网络图片分别为image\_file、image\_url）data数据也就是payload里面的参数：

apikey/apisecret必填没有的自行申请
return\_attributes选填里面有返回的数据有年龄性别等等
return\_landmark选填是否检测返回人脸关键点0为不返回1为检测83个关键点2为检测106个关键点

运行效果：
我们随便找一张照片（对像素有要求的切记不然有的可能报错）

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我们可以看到这个返回的json包里有很多的值，我们这里最重要的就是拿到这张脸的face\_toen，然后保存起来，收录到服务端的时候需要。

注：这里可能有些朋友在网上随便找的照片可能报错，这很可能是图片像素的问题，尽量找高清的，运行后，人脸部分会被绿框标识。

2.创建人脸集合，并加入face\_token

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face\_tokens里面填的就是刚才奥巴马图片返回的face\_token，不要填错哦~
面部集合的名字也要记住，待会查询的时候也会用到的。
将上一部分获取到的face\_token加入到一个新建的人脸集合中。
下次人脸对比将直接跟服务端收录的做指纹对比。这里再简单的点一下payload里面的几个参数：

display\_name：人脸集合的名字
【【保姆级】大佬手把手教你python+Opencv完成人脸解锁】outer\_id：FaceSet全局自定义标识
force\_merge：
0：不将 face\_tokens 加入已存在的 FaceSet 中，直接返回 FACESET\_EXIST 错误
1：将 face\_tokens 加入已存在的 FaceSet 中
face\_tokens：传入的人脸标识

运行效果：