计算机视觉OpenCv学习系列：第十部分、实时人脸检测

news2024/9/21 4:31:06

第十部分、实时人脸检测

- 第一节、实时人脸检测
- - 1.OpenCV人脸检测支持演化
  - 2.OpenCV DNN检测函数
  - 3.代码练习与测试
- 学习参考

第一节、实时人脸检测

1.OpenCV人脸检测支持演化

OpenCV4 DNN模块

DNN- 深度神经网络

来自另外一个开源项目tiny dnn
OpenCV3.3正式发布
最新版本OpenCV4.5.5
支持后台硬件加速机制 CPU/GPU等
支持多种任务(分类、检测、分割、风格迁移、场景文字检测等)
只支持推理，不支持训练，推理：支持模型的部署，但是不支持训练。
支持主流的深度学习框架生成模型
推荐使用pytorch/tensorflow

人脸检测的发展过程：

OpenCV3.3之前基于HAAR/LBP级联检测
OpenCV3.3开始支持深度学习人脸检测支持人脸检测
模型caffe/tensorflowOpenCV4.5.4 支持人脸检测+landmark
模型下载地址：
- https://gitee.com/opencv_ai/opencv_tutorial_data

OpenCV人脸检测支持演化：

OpenCV人脸检测传统算法与深度学习模型对比
针对同一段视频文件，速度与检测总数统计比较

2.OpenCV DNN检测函数

# 读取模型：
1. readNetFromTensorflow
# 转换为blob对象：(实际上就是一个tensor)
2. blobFromImage
# 设置输入：
3. setInput
# 推理预测：
4. forward

模型输入:1x3x300x300（将图片放入，自动变成1x3x300x300的大小）
模型输出:1xNx7（N代表检测出多少个人脸，下所示就是1x1x7）
- 7个数字分别是：
- 最后四个：人脸检测框，左上角和右下角坐标（x1, x2, y1, y2）
- 第三个：预测置信度
- 第一个：batch-size的index索引，目前是0，每批读入一个图片
- 第二个：classid，分类的类别，因为当前是人脸识别只有一类，所以classid=0
- 所以当前只用解析后五个参数即可
推理时间与帧率

3.代码练习与测试

1.readNetfromTensorflow 加载模型

2.blobFromImage转换输入格式数据

3.setInput设置输入数据

4.forward推理

5.对输出的数据 Nx7 完成解析

6.绘制矩形框跟得分

加载模型一次即可，推理可以执行多次！

# 人脸识别需要的文件
model_bin ="../data/opencv_face_detector_uint8.pb"
config_text = "../data/opencv_face_detector.pbtxt"


# 识别一张图片中的人脸
def frame_face_demo():
    # 记录开始时间
    a = time.time()
    print(a)
    # 获取摄像头
    font = cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
    font_scale = 0.5
    thickness = 1
    # 部署tensorflow模型
    net = cv.dnn.readNetFromTensorflow(model_bin, config=config_text)
    # 记录调用时长
    print(time.time() - a)
    print(time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
    e1 = cv.getTickCount()
    # 摄像头是和人对立的，将图像垂直翻转
    frame = cv.imread(r"F:\python\opencv-4.x\samples\data\lena.jpg")
    h, w, c = frame.shape
    print("h:", h, "w: ", w, "c: ", c)
    # 模型输入:1x3x300x300
    # 1.0表示不对图像进行缩放，设定图像尺寸为(300, 300)，减去一个设定的均值(104.0, 177.0, 123.0)，是否交换BGR通道和是否剪切都选False
    blobimage = cv.dnn.blobFromImage(frame, 1.0, (300, 300), (104.0, 177.0, 123.0), False, False)
    net.setInput(blobimage)
    # forward之后，模型输出:1xNx7
    cvout = net.forward()
    print(cvout.shape)

    t, _ = net.getPerfProfile()
    label = "Inference time: %.2f ms" % (t * 1000.0 / cv.getTickFrequency())
    # 绘制检测矩形
    # 只考虑后五个参数
    for detection in cvout[0, 0, :]:
        # 获取置信度
        score = float(detection[2])
        objindex = int(detection[1])
        # 置信度>0.5说明是人脸
        if score > 0.5:
            # 获取实际坐标
            left = detection[3] * w
            top = detection[4] * h
            right = detection[5] * w
            bottom = detection[6] * h

            # 绘制矩形框
            cv.rectangle(frame, (int(left), int(top)), (int(right), int(bottom)), (255, 0, 0), thickness=2)

            # 绘制类别跟得分
            label_txt = "score:%.2f" % score
            # 获取文本的位置和基线
            (fw, uph), dh = cv.getTextSize(label_txt, font, font_scale, thickness)
            cv.rectangle(frame, (int(left), int(top) - uph - dh), (int(left) + fw, int(top)), (255, 255, 255), -1, 8)
            cv.putText(frame, label_txt, (int(left), int(top) - dh), font, font_scale, (255, 0, 255), thickness)

    e2 = cv.getTickCount()
    fps = cv.getTickFrequency() / (e2 - e1)
    cv.putText(frame, label + (" FPS: %.2f" % fps), (10, 50), cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1.0, (0, 0, 255), 2)
    cv.imshow("face-dectection-demo", frame)

    # 释放资源
    cv.waitKey(0)
    cv.destroyAllWindows()
    # 视频文件执行之后会有警告但是不影响使用

结果示例：

在这里插入图片描述

# 人脸识别需要的文件
model_bin ="../data/opencv_face_detector_uint8.pb"
config_text = "../data/opencv_face_detector.pbtxt"


# 实时人脸识别摄像头
def video_face_demo():
    # 记录开始时间
    a = time.time()
    print(a)
    # 获取摄像头
    cap = cv.VideoCapture(0)
    font = cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
    font_scale = 0.5
    thickness = 1
    # 部署tensorflow模型
    net = cv.dnn.readNetFromTensorflow(model_bin, config=config_text)
    # 记录调用时长
    print(time.time() - a)
    print(time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
    while True:
        e1 = cv.getTickCount()
        # 获取每一帧的帧率
        fps = cap.get(cv.CAP_PROP_FPS)
        print(fps)
        # 摄像头读取,ret为是否成功打开摄像头,true,false。 frame为视频的每一帧图像
        ret, frame = cap.read()
        # 摄像头是和人对立的，将图像垂直翻转
        frame = cv.flip(frame, 1)
        if ret is not True:
            break
        h, w, c = frame.shape
        print("h:", h, "w: ", w, "c: ", c)
        # 模型输入:1x3x300x300
        # 1.0表示不对图像进行缩放，设定图像尺寸为(300, 300)，减去一个设定的均值(104.0, 177.0, 123.0)，是否交换BGR通道和是否剪切都选False
        blobimage = cv.dnn.blobFromImage(frame, 1.0, (300, 300), (104.0, 177.0, 123.0), False, False)
        net.setInput(blobimage)
        # forward之后，模型输出:1xNx7
        cvout = net.forward()
        print(cvout.shape)

        t, _ = net.getPerfProfile()
        label = "Inference time: %.2f ms" % (t * 1000.0 / cv.getTickFrequency())
        # 绘制检测矩形
        # 只考虑后五个参数
        for detection in cvout[0, 0, :]:
            # 获取置信度
            score = float(detection[2])
            objindex = int(detection[1])
            # 置信度>0.5说明是人脸
            if score > 0.5:
                # 获取实际坐标
                left = detection[3] * w
                top = detection[4] * h
                right = detection[5] * w
                bottom = detection[6] * h

                # 绘制矩形框
                cv.rectangle(frame, (int(left), int(top)), (int(right), int(bottom)), (255, 0, 0), thickness=2)

                # 绘制类别跟得分
                label_txt = "score:%.2f" % score
                # 获取文本的位置和基线
                (fw, uph), dh = cv.getTextSize(label_txt, font, font_scale, thickness)
                cv.rectangle(frame, (int(left), int(top) - uph - dh), (int(left) + fw, int(top)), (255, 255, 255), -1, 8)
                cv.putText(frame, label_txt, (int(left), int(top) - dh), font, font_scale, (255, 0, 255), thickness)

        e2 = cv.getTickCount()
        fps = cv.getTickFrequency() / (e2 - e1)
        cv.putText(frame, label + (" FPS: %.2f" % fps), (10, 50), cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1.0, (0, 0, 255), 2)
        cv.imshow("face-dectection-demo", frame)
        # 10ms显示一张图片
        c = cv.waitKey(10)
        if c == 27:
            break
        # 释放资源
    cap.release()
    cv.waitKey(0)
    cv.destroyAllWindows()
    # 视频文件执行之后会有警告但是不影响使用