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Einfache Gesichtserkennung im laufenden Betrieb in Django

Guten Tag!

Mein Name ist Andrey Sobolev und heute werden wir ein einfaches "Brötchen" für Django erstellen, das das Gesicht der Person auf dem Foto überprüft (was in einer Reihe von Situationen nützlich ist).

Dazu benötigen wir OpenCV und 5 Minuten Freizeit. Gehen.

Installation


Installieren Sie zunächst die erforderlichen Bibliotheken im Docker-Container:

FROM python:3.8.3-buster

RUN apt-get update && \
    apt-get upgrade -y && \
    apt-get install -y \
    gcc && apt-get install -y \  
    libcurl4-gnutls-dev libexpat1-dev gettext libz-dev libssl-dev libjpeg-dev libfreetype6-dev python-dev libpq-dev python-dev libxml2-dev libxslt-dev postgresql-client git && \
    apt-get install -y libxrender1 libxext-dev fontconfig && \
    pip3 install -U pip setuptools 

COPY ./requirements.txt /home/
* * *

Und fügen Sie die Abhängigkeiten zu den Anforderungen hinzu.txt:

opencv-python
matplotlib
numpy

Gesichtsprüffunktion detect_face


Erstellen Sie die Datei utils.py (im Hauptordner können Sie einen beliebigen anderen Ordner haben) und fügen Sie dort die folgenden Zeilen hinzu:

import cv2 as cv
import numpy as np

def detect_face(in_memory_photo):
    face_cascade = cv.CascadeClassifier(cv.__path__[0] + "/data/haarcascade_frontalface_default.xml")
    in_memory_photo = in_memory_photo.read()
    nparr = np.fromstring(in_memory_photo, np.uint8)
    img = cv.imdecode(nparr, 4)
    gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
    if len(faces) > 0:
        return True
    else:
        return False

Integration in das Benutzereingabeformular


Importieren Sie unsere Funktion:

from main.utils import detect_face

Und "überprüfen Sie das Gesicht", wenn Sie einen neuen Benutzer registrieren.

if request.method == "POST":
    form = RegistrationForm(request.POST, request.FILES)

    if form.is_valid():

        try:
            in_memory_uploaded_file = request.FILES["photo"]
        except:
            in_memory_uploaded_file = None

        if not in_memory_uploaded_file or not detect_face(in_memory_uploaded_file):
            messages.add_message(request, messages.WARNING, _("You can only upload a face photo. Please try to uploading a different photo."))
            return HttpResponseRedirect(reverse("main:profile_registration"))

Ein Beispiel ohne Rahmen


import os
import cv2 as cv
import numpy as np

def detect_face(in_memory_photo):
    face_cascade = cv.CascadeClassifier(cv.__path__[0] + "/data/haarcascade_frontalface_default.xml")
    in_memory_photo = in_memory_photo.read()
    nparr = np.fromstring(in_memory_photo, np.uint8)
    img = cv.imdecode(nparr, 4)
    gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
    if len(faces) > 0:
        return True
    else:
        return False

with open(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) + '/photo.jpg', 'rb') as in_memory_photo: 
    is_it_face = detect_face(in_memory_photo)
    print(is_it_face)

Das ist alles.

Wie Sie sehen können, ist alles recht einfach (wenn Sie natürlich eine einfache Überprüfung benötigen).

Nützliche Links


Richtung Datascience.com/face-detection-in-2-minutes-using-opencv-python-90f89d7c0f81
new-friend.org/ru/195/2800/12918/profile-registration (ein Beispiel für die Funktionsweise dieser Lösung).

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