如果你的电脑配有多核 CPU，你就可以同时执行多个人脸识别任务。例如，如果你的系统有 4 个 CPU 核，你可以同时使用这 4 个 CPU 核，那么同样时间内处理的图像数量是原来的四倍。

如果你使用 Python 3.4 或更新的版本，传入--cpus <number_of_cpu_cores_to_use>参数：

$ face_recognition -cpus 4 ./pictures_of_people_i_know/ ./unknown_pictures/

你还可以传入--cpus -1，来使用系统中所有的 CPU 核。

Python 模块

使用 face_recognition 模块，几行代码轻松控制人脸，so easy！

API 文件地址：https://face-recognition.readthedocs.io

自动定位图像中人物的脸部特征

import face_recognitionimage = face_recognition.load_image_file("my_picture.jpg")face_locations = face_recognition.face_locations(image)# face_locations is now an array listing the co-ordinates of each face!

图像人脸识别

import face_recognitionpicture_of_me = face_recognition.load_image_file("me.jpg")my_face_encoding = face_recognition.face_encodings(picture_of_me)[0]# my_face_encoding now contains a universal 'encoding' of my facial features that can be compared to any other picture of a face!unknown_picture = face_recognition.load_image_file("unknown.jpg")unknown_face_encoding = face_recognition.face_encodings(unknown_picture)[0]# Now we can see the two face encodings are of the same person with `compare_faces`!results = face_recognition.compare_faces([my_face_encoding], unknown_face_encoding)if results[0] == True: print("It's a picture of me!")else: print("It's not a picture of me!")

注意事项

该人脸识别模型基于成年人照片训练，因此对儿童照片的识别效果不好。该模型默认比较阈值是 0.6，容易混淆儿童的面部。

将该模型配置到云主机（Heroku、AWS 等）

face_recognition 赖以存在的 dlib 是用 C++语言写的，因此将该内置该模型的 app 配置到 Heroku 或 AWS 等云主机提供商就很复杂。在该 repo 中有一个 Dockerfile 示例，展示如何在 Docker 容器中运行内置 face_recognition 模型的 app（详见该网址：https://www.docker.com/）。参考该示例，您能够将该模型配置到任何支持 Docker 图像的服务。

常见问题

问题：使用 face_recognition 或运行样本时，出现 Illegal instruction (core dumped)。

解决方案：dlib 需要在 SSE4 或 AVX 支持下编译，但是你的 CPU 太旧，无法支持编译。你需要根据此处（https://github.com/ageitgey/face_recognition/issues/11#issuecomment-287398611）所示修改代码，然后对 dilb 进行重新编译。

问题：运行摄像头样本时，出现 RuntimeError: Unsupported image type, must be 8bit gray or RGB image.

解决方案：你的摄像头可能并未在 OpenCV 上正确设置。点击此处（https://github.com/ageitgey/face_recognition/issues/21#issuecomment-287779524）了解更多。

问题：运行 pip2 install face_recognition 时出现 MemoryError。

解决方案：face_recognition_models 文件太大，不适合你可用的 pip 缓存内存。试一下 pip2 --no-cache-dir install face_recognition，开奖，解决该问题。

问题：AttributeError: 'module' object has no attribute 'face_recognition_model_v1'

解决方案：你安装的 dlib 版本过旧，需要 19.4 或者更新的版本。请升级 dlib 版本。

问题：TypeError: imread() got an unexpected keyword argument 'mode'

解决方案：你安装的 scipy 版本过旧，需要 0.17 或者更新的版本。请升级 scipy 版本。