本文将介绍如何开发一个交互式应用程序，利用Adam Geitgey的人脸识别框架，从摄像头或网络摄像头设备识别人脸。

为了创建一个交互式应用程序，我们将使用Tkinter，Docker将用于确保一个包含所有必要依赖项的隔离环境。本文可以作为你自己项目的起点，因为使用哪些框架和库并不重要。

了解如何通过Docker创建一个利用摄像头设备、GPU加速和深度学习框架的交互式应用程序有很多可能性。

如果只希望通过Docker运行GUI，我创建了本文，你可以按照以下内容进行操作：

https://towardsdatascience.com/empowering-docker-using-tkinter-gui-bf076d9e4974

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如果你想立即运行应用程序，可以下载我的Github存储库，并按照本文末尾的“运行应用程序”部分进行操作。

阅读教程

在本文中，将介绍应用程序中的脚本，之后将介绍运行应用程序的教程。文章将按照以下顺序进行。

目录

1. 环境

2. 应用程序概述

3. Docker

4. 编程

5. 摄像设备

6. 计算机视觉

7. Shell脚本

8. 运行应用程序

9. 结论

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环境

此应用程序仅使用Linux进行了测试，但是，它的工作原理应该与其他操作系统类似，其中一些参数可能不同，例如在运行Docker时。

对于先决条件，你应该安装摄像头或网络摄像头、Docker、CUDA和CuDNN。我已使用以下方法测试了应用程序：

• Docker 20.10.8

• CUDA 11.4

• CuDNN 8.2.2

• OS:Manjaro 21.1.2 Phavo

• GPU:NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti

• 摄像头设备：罗技网络摄像头C930e

目录结构

本项目的目录结构如下所示。你可以事先创建这些文件，或者直接从我的Github存储库下载所有文件。

此外，你需要在dataset目录中创建自己的目录，并插入所需的图像。在我的例子中，如下所示，我在Kasper目录中添加了四个图像。你在不同场景中为同一个人添加的图像越多，你的预测就越可靠。关于脚本，本文将介绍它们的内容。

注意：encodings.pkl将在以后自动生成。

应用程序的目录结构：

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应用程序概述

该应用程序包含一个GUI，其中有一个用于显示相机设备输出的面板。此外，还有一个用于激活/禁用人脸识别的按钮。

当前打开人脸识别的应用程序。

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Docker

为了创建一个安装人脸识别、OpenCV、Dlib、Python等的隔离环境，使用了以下Docker代码。

Dockerfile创建隔离环境：

FROM nvidia/cuda:11.4.1-cudnn8-devel-ubuntu20.04ARG DEBIAN_FRONTEND=noninteractive# Install dependencies
RUN apt-get update -y
RUN apt-get install -y \git \cmake \libsm6 \libxext6 \libxrender-dev \python3 \python3-pip \gcc \python3-tk \ffmpeg \libopenblas-dev \ liblapack-dev# Install dlib
RUN git clone https://github.com/davisking/dlib.git && \cd dlib && \mkdir build && \cd build && \cmake .. -DDLIB_USE_CUDA=1 -DUSE_AVX_INSTRUCTIONS=1 && \cmake --build . && \cd .. && \python3 setup.py install # Install Face Recognition and OpenCV
RUN pip3 install face_recognition opencv-pythonWORKDIR /face_recognition/app

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Tkinter

为了创建一个可由用户控制的交互式GUI以启用和禁用人脸识别，使用Tkinter库。下面的代码创建了先前显示的GUI。

主脚本，用于创建GUI并允许人脸识别。

import tkinter as tk
from src.facevision import FaceVision
from src.videostream import VideoStreamif __name__ == '__main__':# Tkinter窗口root_window = tk.Tk()# Window设置root_window.title('Face Recognition')root_window.geometry('500x540')  # widthxheight+x+yroot_window.configure(background='#353535')# 摄像头可视化面板panel = tk.Label(root_window)panel.pack(side='top', fill='none')# FaceVision初始化face_vision = FaceVision()# Webcam初始化vs = VideoStream(panel=panel, face_vision=face_vision)vs.stream()# 人脸识别按钮button_face_recognition = tk.Button(root_window, text='Activate Face Recognition', command=lambda: face_vision.change_facerec_state(button_face_recognition))button_face_recognition.pack()# 主循环root_window.mainloop()

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摄像设备

为了从相机设备获取图像并更新Tkinter GUI，可以使用以下脚本。

在第7行中，它使用函数VideoCapture by OpenCV，其中的参数应与你的设备相对应。默认相机id通常为0，但是，如果不起作用，可以尝试使用1或-1。

如果你希望使用视频，你应该能够用视频路径替换设备id，但可能需要进行一些其他调整。在第26行，它在一毫秒后再次调用函数本身。

import cv2
from PIL import Image, ImageTkclass VideoStream():def __init__(self, panel, face_vision):self.cap = cv2.VideoCapture(0) # 参数应该对应于你的设备self.panel = panelself.face_vision = face_visiondef stream(self):# 从相机获取图像_, frame = self.cap.read()img = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)# 人脸识别img = self.face_vision.process_image(img=img)# Tkinterimg = Image.fromarray(img)tk_img = ImageTk.PhotoImage(img)self.panel.imgtk = tk_imgself.panel.configure(image=tk_img)# 再次运行self.panel.after(ms=1, func=self.stream)

计算机视觉

与大多数计算机视觉应用程序相反，在大多数计算机视觉应用程序中，你通过展示数百个类的示例来训练模型以对所需类进行分类，而在人脸识别中，你可以使用深度度量学习。

通过深度度量学习，你可以训练模型来描述所需对象，而不是预测它是哪个类。在我们的例子中，我们使用它来提供一个特征向量，一种128维编码，它使用实数来描述每个人脸。教授一个模型来描述人脸而不是预测一个特定的人是一个优势，因为如果想要识别一个新的人，就不需要对模型进行再训练。

相反，我们应该简单地保存模型可以访问的新人的编码。我们将在本文后面获得这些编码。使用框架人脸识别，我们不必从头开始训练模型，而是使用通过人脸识别提供的已经训练过的模型。如果想要进一步探索人脸识别领域，《人脸识别框架》详细阐述了这一主题：

https://medium.com/@ageitgey/machine-learning-is-fun-part-4-modern-face-recognition-with-deep-learning-c3cffc121d78

数据集与编码器

为了使模型能够识别人脸，需要一个包含人脸编码的pickle文件。要实现这一点，正如前面在“目录结构”一节中提到的，你必须在目录数据集中创建一个包含所需人员姓名的目录。之后，编码器应包含以下代码。

在这段代码中，我们递归地获取dataset目录中每个人的所有图像。通过使用人脸识别框架，我们定位人脸并为每幅图像提取编码。

构造包含数据集编码的pickle文件：

import face_recognition
import cv2
from pathlib import Path
import pickleif __name__ == '__main__':print('Starting Encoding..')data = {'names': [], 'encodings': []}# 数据集路径path = Path.cwd() / './data/dataset/'# 浏览每一张图片for file_name in path.rglob('*.jpg'):# 从数据集读取图像img = cv2.imread(str(file_name))img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)# 定位人脸face_location = face_recognition.face_locations(img, number_of_times_to_upsample=1, model='cnn')# 编码的人脸encoding = face_recognition.face_encodings(face_image=img, known_face_locations=face_location, model='small')# 保存信息data['names'].append(file_name.parent.name)data['encodings'].append(encoding)# 在pickle文件中保存编码with open('./data/encodings.pkl', 'wb') as f:pickle.dump(data, f)print('Completed Encoding!')

人脸识别

为了识别人脸，将使用以下代码。为了总结代码，它使用来自我们的相机设备的图像，检测人脸，为每个人脸提取128维编码，然后将新编码与我们的编码数据集进行比较。

为了进行比较，它会检查新编码的特征与我们编码的数据集之间的距离，如果特征的距离小于阈值参数，则该特征将获得投票。为了找到最佳匹配，我们只需选择得票最多的人。如果简单的解决方案不够，你可以实现更强大的分类器。

更具体地说，视频流为每一帧调用函数process_image，该函数完成了实现人脸识别所需的所有工作。在第43–45行中，可以调整比较的阈值参数。阈值越低，比较就越严格。此外，在第48-51行中，最高投票数也可以调整，以增加或减少严格程度。

计算机视觉部分，基于人脸识别框架：

import face_recognition
import pickle
import cv2
import numpy as npclass FaceVision():def __init__(self):# 加载编码data = pickle.loads(open('./data/encodings.pkl', 'rb').read())self.encoded_data = data['encodings']self.name_data = data['names']self.use_face_recognition = Falsedef process_image(self, img):# 检测和定位人脸face_locations = self.__locate_faces(img)# 如果没有找到人脸，返回原始图像if not face_locations:return img# 编码输入图像encodings = face_recognition.face_encodings(face_image=img, known_face_locations=face_locations, model='small')# 通过比较新的编码和之前编码的pickle文件来识别人脸self.__identify_faces(image=img, face_locations=face_locations, encodings=encodings)return imgdef __locate_faces(self, image):if self.use_face_recognition is True:# 检测人脸并接收他们的位置face_locations = face_recognition.face_locations(img=image, number_of_times_to_upsample=1, model='cnn')return face_locationsdef __identify_faces(self, image, face_locations, encodings):# 比较保存的编码和新的编码for face_bbox, encoding in zip(face_locations, encodings):# 找到匹配matches = face_recognition.compare_faces(known_face_encodings=self.encoded_data, face_encoding_to_check=encoding, tolerance=0.01)# 计算投票并找到最佳匹配votes = [np.count_nonzero(m==True) for m in matches]highest_vote = max(votes)highest_vote_idx = votes.index(highest_vote)person_match = self.name_data[highest_vote_idx]# 投票阈值，如果没有超过，投票的名字将是Unknownif highest_vote < 20:person_match = 'Unknown'# 添加可视化图像t, r, b, l = face_bboxcv2.rectangle(image, (l, t), (r, b), (0, 255, 0), 2)        cv2.putText(image, person_match, (l, t-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.8, (0, 255, 0), 1)def change_facerec_state(self, button):# 取反self.use_face_recognition = not self.use_face_recognition# 改变按钮的文本if self.use_face_recognition is True:button.configure(text='Disable Face Recognition')else:button.configure(text='Activate Face Recognition')

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Shell脚本（警告）

为了简化操作，请创建一个shell脚本，该脚本使用以下参数运行xhost和Docker。

对于xhost，启用对所有人的访问，然后在卸载Docker容器后禁用它。在这个Docker命令中，我们共享GPU，显示GUI。

警告：如果在本地运行，则使用xhost和这些Docker参数不应成为问题。但是，如果在生产中使用，则应增强安全性，这在此处是推荐的。

自动启用/禁用xhost并运行Docker容器：

#!/bin/bash
xhost +
docker run --gpus all --device /dev/nvidia0 --device /dev/nvidia-uvm --device /dev/nvidia-uvm-tools \--device /dev/nvidiactl \-it \--rm \-e DISPLAY=$DISPLAY \-v /tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix:rw \-v $(pwd):/face_recognition \--device=/dev/video0:/dev/video0 \face_recognition
xhost -

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运行应用程序

1. 构建Docker镜像：docker build -t facerecognition_gui

2. 使shell脚本可执行：chmod +x ./run.sh

3. 运行shell脚本：./run.sh

4. 在Docker容器中，创建编码的数据集（确保图像位于数据集目录中的目录中）：python3 encoder.py

5. 运行应用程序：python3 gui.py

6. 现在可以启用人脸识别。

注意：要分离/退出Docker容器，请按ctrl-D

结论

在本文中，你已经了解了如何将GUI、摄像头设备、GPU与Docker一起使用。了解如何结合这些，提供了许多可用于学术和商业目的的可能性。

此外，使用相同的策略，通过Docker共享etc设备，你应该能够利用其他库和框架，而不必经历环境问题。

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