基于MTCNN/TensorFlow实现人脸检测

基于MTCNN/TensorFlow实现人脸检测

介绍

在计算机视觉领域中，人脸检测是一个重要的工具，它在很多应用中都有广泛的应用，例如人脸识别、人脸跟踪、动态表情识别等等。本文将介绍如何使用MTCNN/TensorFlow来实现人脸检测。

MTCNN介绍

MTCNN是一种用于人脸检测的深度学习算法，它是由Google实验室在2016年提出的。MTCNN可以同时完成人脸的bounding box定位、人脸关键点检测和人脸角度姿态估计等任务，且其准确性在目前已公布的人脸检测算法中，居于前列。

TensorFlow介绍

TensorFlow是一款由Google开发的人工智能框架，支持深度学习、机器学习等多种数据模型的构建。它能够在多种平台上运行，包括CPU、GPU、TPU等平台。TensorFlow由低级别API和高级别API组成，其中高级别API可以大大简化机器学习以及深度学习的开发过程。

步骤

1. 安装TensorFlow

在使用MTCNN之前，首先需要安装TensorFlow。可以到TensorFlow官网进行下载并安装。

2. 下载MTCNN模型文件

MTCNN的预训练模型已经在互联网中公开，可以到GitHub仓库下载。模型文件共有三个，分别是P-Net、R-Net和O-Net。

链接地址: https://github.com/ipazc/mtcnn

3. 导入基本库和MTCNN模型

在开始写代码之前，需要导入相关的基本库和MTCNN模型。

import cv2
import numpy as np
from mtcnn.mtcnn import MTCNN

# 初始化MTCNN模型
detector = MTCNN()

4. 加载图片

在进行人脸检测之前，需要加载图片。可以使用OpenCV库中的cv2.imread方法来加载图片。

image = cv2.imread('test_image.jpg')

5. 检测人脸

调用MTCNN模型的detect_faces方法，可以检测出图片中的所有人脸。该方法会返回一个列表，列表里面的每一个元素都代表了一个人脸在图片中的位置、五官位置等信息。

faces = detector.detect_faces(image)

6. 可视化结果

最后，使用OpenCV库中的cv2.rectangle方法在原图上画出人脸检测结果。

for face in faces:
    x, y, width, height = face['box']
    cv2.rectangle(image, (x, y), (x + width, y + height), (0, 0, 255), 2)

cv2.imshow('image', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

示例

示例1：检测图片中的人脸

import cv2
import numpy as np
from mtcnn.mtcnn import MTCNN

# 初始化MTCNN模型
detector = MTCNN()

# 加载图片
image = cv2.imread('test_image.jpg')

# 检测人脸
faces = detector.detect_faces(image)

# 可视化结果
for face in faces:
    x, y, width, height = face['box']
    cv2.rectangle(image, (x, y), (x + width, y + height), (0, 0, 255), 2)

cv2.imshow('image', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

示例2：实时照相检测人脸

import cv2
import numpy as np
from mtcnn.mtcnn import MTCNN

# 初始化MTCNN模型
detector = MTCNN()

# 打开摄像头
camera = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取摄像头数据
    ret, frame = camera.read()

    # 检测人脸
    faces = detector.detect_faces(frame)

    # 可视化结果
    for face in faces:
        x, y, width, height = face['box']
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + width, y + height), (0, 0, 255), 2)

    # 显示结果
    cv2.imshow('frame', frame)

    # 等待用户输入
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放摄像头
camera.release()
cv2.destroyAllWindows()