gridl/vk-photo-ai

Нейросеть по поиску лиц

VK-Photo-AI

Нейросеть по поиску лиц на фотографиях из Вконтакте

Возможности

• Выгрузка всех фотографий из диалога ВК
• Скачивание ранее выгруженных фотографий
• Поиск нужного человека на фотографиях с помощью библиотеки face_recognition

Порядок действий

Подготавливаем изображения

В скрипте parse.py в переменной response изменяем токен на свой

    # Отправляем GET запрос на API и записываем ответ в response и запускаем скрипт
    response = requests.get(f"https://api.vk.com/method/messages.getHistoryAttachments?peer_id=2000000078&media_type=photo&start_from={next}&count=200&photo_size=1&preserve_order=1&max_forwards_level=44&v=5.103&access_token=ВАШ_ТОКЕН")
    items = json.loads(response.text) # Считываем ответ от сервера в формате JSON

После выполнения у нас заполнится файл input.txt ссылками для скачивания изображений.

Запускаем скрипт download.py. Он загрузит все фотографии по ссылкам из input.txt в папку img

Работаем с нейросетью

Для поиска человека по изображениям необходимо взять изображение необходимого человека (желательно хорошего качества в анфас) И поместить это изображение в папку face

В файле search.py в переменной find_face указываем путь до изображения человека, которого мы ищем.

find_face = face_recognition.load_image_file("face/your_photo.jpg") # Загружаем изображение нужного человека
face_encoding = face_recognition.face_encodings(find_face)[0] # Кодируем уникальные черты лица, для того чтобы сравнивать с другими

Запускаем скрипт и ожидаем окончания процесса

Глубокий анализ

Если хотите увеличить качество поиска человека, можно подключить к поиску видеокарту Nvidia с технологией CUDA Для этого надо добавить параметр model= «cnn» и изменить фрагмент кода в файле search.py для изображения с которым хотим искать нужного человека:

    unknown_picture = face_recognition.load_image_file(f"img/{i}.jpg") # Загружаем скачанное изображение
    face_locations = face_recognition.face_locations(unknown_picture, model= "cnn") # Подключаем ускорение GPU
    unknown_face_encoding = face_recognition.face_encodings(unknown_picture) # Кодируем уникальные черты лица