face_recognition快速入门：3行代码识别照片中的人脸（附完整示例代码）

face_recognition快速入门：3行代码识别照片中的人脸（附完整示例代码）

【免费下载链接】face_recognitionThe world's simplest facial recognition api for Python and the command line项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/face_recognition

face_recognition是一款号称"全球最简单"的 Python 人脸识别库，只需几行代码就能完成人脸检测与人脸比对，还自带命令行工具，是新手入门人脸识别的首选。本文将带你快速上手，用 3 行代码找出照片中的每个人脸，再进阶实现"识别这个人是谁"。

一、认识 face_recognition：极简的 Python 人脸识别库

face_recognition封装了 dlib 强大的检测与特征提取算法，把复杂的人脸识别流程压缩成了几个易读 API，核心能力包括：

• 人脸检测：定位照片中每个人脸的像素坐标（上、右、下、左）
• 人脸关键点：提取眼睛、鼻尖、嘴角等 68 个特征点
• 人脸识别/比对：把人脸转换为 128 维特征向量，再比较是否同一人

核心 API 全部集中在 face_recognition/api.py 中，其中 face_locations 负责检测、face_encodings负责生成特征、compare_faces负责比对。

二、3行代码实现照片人脸检测

想找出照片里有几张脸？只需 3 行代码：

import face_recognition image = face_recognition.load_image_file("obama.jpg") face_locations = face_recognition.face_locations(image)

face_locations返回一个列表，每个元素是(top, right, bottom, left)四元组，即人脸边框的像素坐标。你可以用切片image[top:bottom, left:right]直接把人脸抠出来。完整的运行示例见 examples/find_faces_in_picture.py，它对图中每张脸都会打印坐标。

💡 小技巧：face_locations的model参数可选"hog"（CPU 更快）或"cnn"（更精准，GPU 加速），详见 examples/find_faces_in_picture_cnn.py。

三、如何识别照片中的人：人脸比对教程

检测只是"找到脸"，识别才是"认出是谁"。流程是：先为已知照片生成特征编码，再与新照片比对。

精简版代码（完整版见 examples/recognize_faces_in_pictures.py）：

import face_recognition # 已知人物的特征编码（取图中第一张脸） obama_encoding = face_recognition.face_encodings( face_recognition.load_image_file("obama.jpg"))[0] # 待识别照片的特征编码 unknown_encoding = face_recognition.face_encodings( face_recognition.load_image_file("obama2.jpg"))[0] # 比对结果：True 表示是同一人 print(face_recognition.compare_faces([obama_encoding], unknown_encoding))

如果想衡量相似程度，可用face_distance计算欧氏距离，距离越小越像。当人物较多、想按"最近邻"匹配时，可以试试 KNN 方案，训练集与说明见 examples/knn_examples/ 和 examples/face_recognition_knn.py。

四、不改代码：face_recognition 命令行快速识别

不想写脚本？安装后会自动附带两个命令行工具（实现位于 face_recognition/face_recognition_cli.py 和 face_recognition/face_detection_cli.py）：

1. 人脸检测—— 直接输出每张脸的坐标：

$ face_detection ./pictures/ examples/image1.jpg,65,215,169,112

2. 人脸识别—— 先准备一个"已知人物"文件夹（每人一张、以姓名命名），再扫描待识别图片：

$ face_recognition ./pictures_of_people_i_know/ ./unknown_pictures/ /unknown_pictures/unknown.jpg,Barack Obama /unknown_pictures/unknown2.jpg,unknown_person

未匹配上的人会被标记为unknown_person。若同一人被误判为多人，可用--tolerance参数调低敏感度。

五、face_recognition 安装步骤

1. 环境要求：Python 3.3+，官方支持 macOS / Linux（Windows 需按社区指南手动配置）
2. 先安装dlib（带 Python 绑定）和cmake
3. 执行安装：

pip3 install face_recognition

如果本地编译 dlib 有困难，可以直接使用项目提供的 Docker 环境，参考 docker/README.md 与 docker-compose.yml。

六、更多实用示例与文档

examples/目录提供了丰富的场景代码，适合按需取用：

• 实时摄像头人脸识别：examples/facerec_from_webcam.py
• 视频文件批量识别：examples/facerec_from_video_file.py
• 批量检测照片：examples/find_faces_in_batches.py
• 网页服务（Flask）：examples/web_service_example.py

📖 更完整的用法讲解见官方文档 docs/usage.rst，API 参考见 docs/face_recognition.rst。从 3 行代码到完整的人脸识别系统，face_recognition都能轻松胜任，快动手试试吧！

【免费下载链接】face_recognitionThe world's simplest facial recognition api for Python and the command line项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/face_recognition