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有时候需要在一个长视频中找到某个人出现的位置，在几分钟的视频还可以人工操作，过长的视频中去寻找则十分枯燥，这里介绍一种方法，通过Python&Face_recognition自动寻找人脸在视频中出现的时间点，再根据时间点去翻看视频，这样能减轻大量的枯燥工作。

一、准备工作

开发环境：Win10、Python3.7

1、安装dlib

在https://pypi.org/simple/dlib/下载跟自己版本对应的安装包，也就是whl文件。

在cmd中，定位到whl文件目录，安装即可。

pip install dlib-19.17.99-cp37-cp37m-win_amd64.whl

这里强烈推荐此种安装方法，如果直接安装，特别容易出现错误。

2、安装face_recognition

pip install face_recogniton

二、寻找人物在视频中出现的时间点

1、测试数据

在网上随便截取了一小段视频，从视频中截取任务人脸，作为测试数据。

2、代码

# -*- coding: utf-8 -*-
# 导入face_recognition模块
import face_recognition
import cv2 as cv
import numpy as np

capture = cv.VideoCapture('D:/Products/Python/work/VideoFaceCapture/face.mp4')  # 导入视频

video_face = face_recognition.load_image_file("video_face.jpg")  # 加载待比对的人脸图片
video_face_encoding = face_recognition.face_encodings(video_face)  # 获取图像面部编码
process_this_frame = True
video_time = []
i = 0
s = 0
fps = int(capture.get(cv.CAP_PROP_FPS))  # 获取视频帧率
print("视频帧数为" + str(fps))
all_frames = int(capture.get(cv.CAP_PROP_FRAME_COUNT))  # 获取视频总帧数
print("视频时长为" + str(all_frames / fps) + "秒")

while (True):
    ret, frame = capture.read()  # 读取成功后 ret 返回为为布尔值True,frame返回读取的一帧图像
    # 每秒只比对一帧，提高效率
    if (i % fps == 0):
        s = i / fps + 1
        print("获取第" + str(s) + "秒")
        # 将图像从bgr颜色（opencv使用）转换为rgb颜色（人脸识别使用）
        rgb_frame = frame[:, :, ::-1]
        if process_this_frame:
            # 根据encoding来判断是不是同一个人，是就输出true，不是为flase
            face_locations = face_recognition.face_locations(rgb_frame)
            face_encodings = face_recognition.face_encodings(rgb_frame, face_locations)
            # 对每一帧图像进行人脸比对
            for face_encoding in face_encodings:
                matches = face_recognition.compare_faces(video_face_encoding, face_encoding, tolerance=0.46)
                face_distances = face_recognition.face_distance(video_face_encoding, face_encoding)
                best_match_index = np.argmin(face_distances)
                if matches[best_match_index]:
                    print("识别到人脸")
                    video_time.append(s)
    i = i + 1
    if(i - all_frames == 0):
        break;

print("结束")
print("该人物在视频中出现在以下时间点(秒）：")
print(video_time)

capture.release()
cv.destroyAllWindows()

我们看一下运行效果：



该人脸图片在视频中出现的时间点，以秒为单位进行了标记。