#coding:utf-8
# from __future__ import print_function

from time import time #有些步骤要计时,看每个步骤花多长时间
import logging #打印出来progress程序进展
import matplotlib.pyplot as plt #pyplot程序最后把我们预测出来的人脸打印出来,强大的绘图工具

from sklearn.cross_validation import train_test_split
from sklearn.datasets import fetch_lfw_people
from sklearn.grid_search import GridSearchCV
from sklearn.metrics import classification_report
from sklearn.metrics import confusion_matrix
from sklearn.decomposition import RandomizedPCA
from sklearn.svm import SVC

print(__doc__)

# Display progress logs on stdout
#打印程序进展的信息
logging.basicConfig(level=logging.INFO,format='%(asctime)s %(message)s') #这个等下可以不用了
#下载数据集,数据的参数可以参考文档
lfw_people = fetch_lfw_people(min_faces_per_person=70,resize=0.4) #

#下面介绍数据预处理和分类
#返回多少个图
n_samples,h,w = lfw_people.images.shape
#X是特征向量的矩阵,每一行是个实例,每一列是个特征值
X = lfw_people.data
#n_featers表示的就是维度
n_features = X.shape[1] #维度:每个人会提取多少的特征值

#提取每个实例对应每个人脸,目标分类标记,不同的人的身份
y = lfw_people.target
target_names = lfw_people.target_names
n_classes = target_names.shape[0] #多少行,shape就是多少行,多少个人,多少类

print("Total dataset size:")
print("n_samples:%d" % n_samples) #实例的个数
print("n_features:%d" % n_features) #特征向量的维度
print("n_classes:%d" % n_classes) #总共有多少人

#下面开始拆分数据,分成训练集和测试集,有个现成的函数,通过调用train_test_split;来分成两部分
X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(
X,y,test_size=0.25)

#数据降维,因为特征值的维度还是比较高
n_components = 150

print("Extracting the top %d eigenfaces from %d faces"
%(n_components,X_train.shape[0]))
t0 = time() #计算出打印每一步需要的时间
#经典算法,高维降低为低维的
pca = RandomizedPCA(n_components=n_components,whiten=True).fit(X_train)
print("done in %0.3fs" % (time() - t0))
#对于人脸的一张照片上提取的特征值名为eigenfaces
eigenfaces = pca.components_.reshape((n_components,h,w))

print("Projecting the inpyt data on the eigenfaces orthonormal basis")
t0 = time()
X_train_pca = pca.transform(X_train) #特征量中训练集所有的特征向量通过pca转换成更低维的矩阵
X_test_pca = pca.transform(X_test)
print("done in %0.3fs" % (time() - t0))

print("Fitting the classifier to the training set")
t0 = time()
#param_grid把参数设置成了不同的值,C:权重;gamma:多少的特征点将被使用,因为我们不知道多少特征点最好,选择了不同的组合
param_grid = {'C':[1e3,5e3,1e4,5e4,1e5],
'gamma':[0.0001,0.0005,0.001,0.005,0.01,0.1],}
#把所有我们所列参数的组合都放在SVC里面进行计算,最后看出哪一组函数的表现度最好
clf = GridSearchCV(SVC(kernel='rbf',class_weight='auto'),param_grid)
#其实建模非常非常简单,主要是数据的预处理麻烦
clf = clf.fit(X_train_pca,y_train)
print("done in %0.3fs" % (time() - t0))
print("Best estimator found by grid search:")
print(clf.best_estimator_)

#测试集预测看看准确率能到多少
print("Predicting people's names on the test set")
t0 = time()
y_pred = clf.predict(X_test_pca)
print("done in %0.3fs" % (time() - t0))

print(classification_report(y_test,y_pred,target_names=target_names))
print(confusion_matrix(y_test,y_pred,labels=range(n_classes)))

#把数据可视化的可以看到,把需要打印的图打印出来
def plot_gallery(images,titles,h,w,n_row=3,n_col=4):
"""Helper function to plot a gallery of portraits"""
#在figure上建立一个图当背景
plt.figure(figsize=(1.8*n_col,2.4*n_row))
plt.subplots_adjust(bottom=0,left=.01,right=.99,top=.90,hspace=.35)
for i in range(n_row * n_col):
plt.subplot(n_row,n_col,i+1)
plt.imshow(images[i].reshape((h,w)),cmap=plt.cm.gray)
plt.title(titles[i],size=12)
plt.xticks(())
plt.yticks(())

#把预测的函数归类标签和实际函数归类标签,比如布什
def title(y_pred,y_test,target_names,i):
pred_name = target_names[y_pred[i]].rsplit(' ',1)[-1]
true_name = target_names[y_test[i]].rsplit(' ',1)[-1]
return 'predicted: %s\ntrue: %s'% (pred_name,true_name)
#把预测出来的人名存起来
prediction_titles = [title(y_pred,y_test,target_names,i)
for i in range(y_pred.shape[0])]
#
plot_gallery(X_test,prediction_titles,h,w)

eigenface_titles = ['eigenface %d' %i for i in range(eigenfaces.shape[0])]
#提取过特征向量之后的脸是什么样子
plot_gallery(eigenfaces,eigenface_titles,h,w)

plt.show()

【python】人脸识别的更多相关文章

  1. Python人脸识别最佳教材典范,40行代码搭建人脸识别系统!

    Face Id是一款高端的人脸解锁软件,官方称:"在一百万张脸中识别出你的脸."百度.谷歌.腾讯等各大企业都花费数亿来鞭策人工智能的崛起,而实际的人脸识别技术是否有那么神奇? 绿帽 ...

  2. python人脸识别

    需要掌握知识python,opencv和机器学习一类的基础 过一段时间代码上传github,本人菜j一个,虽然是我自己谢的,也有好多不懂,或者我这就是错误方向 链接:https://pan.baidu ...

  3. 【python人脸识别】使用opencv识别图片中的人脸

    概述: OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库 为什么有OpenCV? 计算机视觉市场巨大而且持续增长,且这方面没有标准API,如今的计算机视觉软件大概有以下三种: 1.研究 ...

  4. Python人脸识别 + 手机推送,老板来了你就会收到短信提示

  5. 总结几个简单好用的Python人脸识别算法

    原文连接:https://mp.weixin.qq.com/s/3BgDld9hILPLCIlyysZs6Q 哈喽,大家好. 今天给大家总结几个简单.好用的人脸识别算法. 人脸识别是计算机视觉中比较常 ...

  6. OpenCV+python 人脸识别

    首先给大家推荐一本书:机器学习算法原理与编程实践 本文内容全部转载于书中,相当于一个读书笔记了吧 绪论 1992年麻省理工学院通过实验对比了基于结构特征的方法与基于模版匹配的方法,发现模版匹配的方法要 ...

  7. 简单的 Python 人脸识别实例

    案例一 导入图片 思路: 1.导入库 2.加载图片 3.创建窗口 4.显示图片 5.暂停窗口 6.关闭窗口 # 1.导入库 import cv2 # 2.加载图片 img = cv2.imread(' ...

  8. python人脸识别项目face-recognition

    该项目基于Github上面的开源项目人脸识别face-recognition,主要是对图像和视频中的人脸进行识别,在开源项目给出的例子基础上对视频人脸识别的KNN算法进行了实现. 0x1 工程项目结构 ...

  9. python 人脸识别试水(一)

    1.安装python,在这里我的版本是python 3.6 2.安装pycharm,我的版本是pycharm 2017 3.安装pip  pip 版本10 4.安装 numpy    :pip ins ...

  10. python 人脸识别

    """Performs face alignment and calculates L2 distance between the embeddings of image ...

随机推荐

  1. js 利用||和&&赋值小技巧

    感谢原文作者:nayi_224 原文链接:https://blog.csdn.net/nayi_224/article/details/80437329 对于需要返回boolean类型数值的地方,比如 ...

  2. bom-scroll

    <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8&quo ...

  3. 关于在 Linux 下多个不相干的进程互斥访问同一片共享内存的问题

    转载请注明来源:https://www.cnblogs.com/hookjc/ 这里的"不相干",定义为: 这几个进程没有父子关系,也没有 Server/Client 关系 这一片 ...

  4. vi/vim 设置.vimrc(/etc/vim | $HOME)

    转载请注明来源:https://www.cnblogs.com/hookjc/ "====================================================== ...

  5. 乐动ld06激光雷达sdk改bug记录分享

    前言: 工作中,有使用过乐动ld06款激光雷达,此款雷达将常规雷达的转动的电机部分内置于自己的保护罩内,减少了雷达本身转动积灰等其他外界影响,探测半径是12m,是一款不错的雷达. 不过今天的主要内容不 ...

  6. Linux命令安装Mysql

    关键步骤: 4.创建用户组和用户 groupadd mysql useradd -r -g mysql mysql 5.修改权限 chown -R mysql:mysql ./ 6.安装数据库 ./s ...

  7. HTML基础笔记整理

    「学习笔记」HTML基础 前言 勤做笔记不仅可以让自己学的扎实,更重要的是可以让自己少走弯路.有人说:"再次翻开笔记是什么感觉",我的回答是:"初恋般的感觉". ...

  8. 如何写出优雅又地道的Python代码?【转载】

    在Python社区文化的浇灌下,演化出了一种独特的代码风格,去指导如何正确地使用Python,这就是常说的pythonic.一般说地道(idiomatic)的python代码,就是指这份代码很pyth ...

  9. Solution -「CF 1586F」Defender of Childhood Dreams

    \(\mathcal{Description}\)   Link.   定义有向图 \(G=(V,E)\),\(|V|=n\),\(\lang u,v\rang \in E \Leftrightarr ...

  10. C#设置进程PATH环境变量值解决某些Win32DLL找不到路径问题

    C#.NET通过设置当前进程PATH环境变量值解决某些Win32DLL找不到路径问题 以下函数设置PATH环境变量值(请注意:该环境变量为当前进程的环境变量,非系统环境变量)用于解决在调用某些Win3 ...