Представьте, что у нас есть тысячи изображений внутри папки, и мы хотим удалить все изображения, где появляется конкретный человек. Этот процесс может занять часы или даже дни, и именно здесь этот сценарий.
Программа работает простым способом, вам нужно загрузить папку и выбрать изображение человека, после этого скрипт найдет все изображения, связанные с этим человеком, и удалить его.
Это набор данных: https://www.kaggle.com/anku5hk/5-face-dataset
Давайте прыгнем к коду!
Сначала нам нужно импортировать зависимости
import tkinter as tk from threading import Thread from tkinter.filedialog import askopenfilename from tkinter.filedialog import askdirectory from PIL import ImageTk, Image from tkinter.ttk import Progressbar from tkinter import messagebox import face_recognition import os
Я использую Распознавание лица. Признайте и манипулируйте лицами из Python или из командной строки с самой простой в мире библиотекой распознавания лица. Построен с помощью dlib Современное распознавание лица, построенное с глубоким обучением.
Поскольку это графический интерфейс, мы используем tkinter :
class FaceApp(tk.Tk):
def __init__(self):
tk.Tk.__init__(self)
self.geometry("900x800")
self.resizable(True, True)
self.title('Bulker')
row = tk.Frame(self)
lab = tk.Label(row, width=5, text="Image : ", anchor='w')
self._file_field = tk.Entry(row)
self._file_open_btn = tk.Button(row, text='Find',
command=lambda: self.load_file())
row1 = tk.Frame(self)
lab1 = tk.Label(row1, width=5, text="Folder : ", anchor='w')
self._folder_field = tk.Entry(row1)
self._folder_open_btn = tk.Button(row1, text='Open',
command=lambda: self.load_folder())
self._image_panel = tk.Frame(self)
bottom_row = tk.Frame(self)
self._start_btn = tk.Button(bottom_row, text='Start',
command=lambda: self.run_process())
self._progress = Progressbar(bottom_row, orient=tk.HORIZONTAL, length=500, mode='determinate')
lab.pack(side=tk.LEFT, padx=30)
self._file_field.pack(side=tk.LEFT, ipadx=250)
self._file_open_btn.pack(side=tk.LEFT, ipadx=10, padx=10)
row.pack(side=tk.TOP, fill=tk.X, padx=10, pady=8)
lab1.pack(side=tk.LEFT, padx=30)
self._folder_field.pack(side=tk.LEFT, ipadx=250)
self._folder_open_btn.pack(side=tk.LEFT, ipadx=10, padx=10)
row1.pack(side=tk.TOP, fill=tk.X, padx=10, pady=8)
self._image_panel.pack(side=tk.TOP, fill=tk.X, padx=10, pady=8)
self._start_btn.pack(side=tk.BOTTOM, ipadx=10, padx=10)
self._progress.pack(side=tk.BOTTOM, pady=5)
bottom_row.pack(side=tk.TOP, fill=tk.X, padx=10, pady=8)
Наш графический интерфейс выглядит так:
После этого мы определяем наш load_file , load_folder с опцией удалить текущее значение:
def load_file(self):
filename = askopenfilename()
self._file_field.delete(0, tk.END)
self._file_field.insert(0, filename)
for widget in self._image_panel.winfo_children():
widget.destroy()
img = ImageTk.PhotoImage(Image.open(filename))
panel = tk.Label(self._image_panel, image=img)
panel.img = img
panel.pack(side="bottom", fill="both", expand="yes")
def load_folder(self):
filename = askdirectory()
self._folder_field.delete(0, tk.END)
self._folder_field.insert(0, filename)
Далее мы можем определить start_process и run_process :
def start_process(self):
ref_path = self._file_field.get()
folder_path = self._folder_field.get()
self.find_and_delete(folder_path, ref_path)
def run_process(self):
self._run_task = True
t = Thread(target=self.start_process)
t.start()
Затем начнется фактический процесс, нам нужно найти и удалить лицо (изображения):
def find_and_delete(self, directory, ref_image_path):
ref_face = self.get_ref_face(ref_image_path)
if ref_face is None:
messagebox.showinfo("Error", "Can't find a face. Reference Image quality is not enough")
return
files = os.listdir(directory)
i = 1
for filename in files:
try:
percentage = int((i / len(files)) * 100)
self._progress['value'] = percentage
self.update_idletasks()
i += 1
file_path = os.path.join(directory, filename)
if self.is_user_in_image(ref_face, file_path):
os.remove(file_path)
print(filename, 'deleted.')
except:
print('Error reading file', filename)
messagebox.showinfo("Information", "Process Finished")
def get_ref_face(self, ref_image_path):
try:
ref_image = face_recognition.load_image_file(ref_image_path)
ref_face = face_recognition.face_encodings(ref_image)[0]
return ref_face
except:
return None
def is_user_in_image(self, ref_face, image_path):
unknown_picture = face_recognition.load_image_file(image_path)
unknown_faces = face_recognition.face_encodings(unknown_picture)
for unknown_face in unknown_faces:
results = face_recognition.compare_faces([ref_face], unknown_face)
if results[0]:
return True
return False
if __name__ == "__main__":
app = FaceApp()
app.mainloop()
Данные тестирования:
Программа найдет все изображения Билла Гейтса и удаляет их.
Полный код: Булькер
Если кто -то хочет быть частью этого проекта, не стесняйтесь говорить мне. Сценарий должен быть быстрым и иметь лучшую точность. Вы все более чем приветствуются.
Оригинал: “https://dev.to/stokry/advanced-face-recognition-with-python-261l”