从图像数据集中计算独特的面孔

Question

我使用 OpenCV 的 haar 级联（haar-classifier）来检测图像中的面部并将这些面部（从图像中裁剪）存储在一个文件夹中。 我使用 Haar Cascade 检测到了大约 10000 多张人脸图像。

现在我想找到这 10000 张图像中独特面孔的数量。 （一个人应该只有一张图像）

我尝试了 DeepFace 和 Face_recognition 库，但是这些库效率不高，因为它们需要对齐眼睛和鼻子的位置，而我的数据集中不是这种情况。

有没有我可以使用的库或方法？

Answer 1

Retinaface 是最强的人脸检测器。 在这里，您可以找到它的存储库。

#!pip install retina-face
from retinaface import RetinaFace
resp = RetinaFace.detect_faces("img1.jpg")

在这里，响应对象将每个面孔存储为字典。然后，您可以通过以下方式找出图像中的人脸数量：

num_of_faces = len(list(resp.keys()))