21xrx.com
2024-05-20 12:29:57 Monday
登录
文章检索 我的文章 写文章
使用OpenCV DNN实现人脸检测并计数
2023-08-25 09:17:19 深夜i     --     --
OpenCV DNN 人脸检测 计数

人脸检测是计算机视觉领域中最基础和重要的任务之一。近年来，由于机器学习和深度学习技术的快速发展，以及开源库OpenCV DNN的出现，人脸检测变得更加准确和高效。

OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库，它提供了许多用于图像处理和分析的功能。其中一个最受欢迎的功能就是DNN（深度神经网络）模块。这个模块可以用于训练和部署各种深度学习模型，包括人脸检测。

在本文中，我们将使用OpenCV DNN来实现人脸检测并进行人脸计数。我们首先需要下载预训练的人脸检测模型。这里我们选择了基于SSD（单发多框）网络架构的模型，因为它在速度和准确度之间找到了一个很好的平衡。

首先，我们导入必要的库和模块：



import cv2


# 加载预训练模型


net = cv2.dnn.readNetFromCaffe( 'deploy.prototxt' , 'res10_300x300_ssd_iter_140000.caffemodel' )

接下来，我们加载图像并进行人脸检测：



# 加载图像


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


# 将图像转换为blob格式


blob = cv2.dnn.blobFromImage(cv2.resize(image, (300, 300)), 1.0,


               (300, 300), (104.0, 177.0, 123.0))


# 传递blob输入到网络中


net.setInput(blob)


detections = net.forward()


# 初始化计数器


count = 0


# 遍历人脸检测结果


for i in range(0, detections.shape[2]):


  confidence = detections[0, 0, i, 2]


  # 过滤低置信度的结果


  if confidence > 0.5:


    count += 1


    # 计算人脸边界框的坐标


    box = detections[0, 0, i, 3:7] * np.array([w, h, w, h])


    (startX, startY, endX, endY) = box.astype("int")


    # 在图像上绘制边界框和置信度


    cv2.rectangle(image, (startX, startY), (endX, endY), (0, 255, 0), 2)


    y = startY - 10 if startY - 10 > 10 else startY + 10


    cv2.putText(image, f"Face #{count}", (startX, y),


          cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)


# 显示结果图像


cv2.imshow("Output", image)


cv2.waitKey(0)

通过上述代码，我们可以实现人脸检测并计数。首先，我们导入了必要的库并加载了预训练的人脸检测模型。接下来，我们加载了待检测的图像，并将其转换为blob格式。然后，我们将blob输入到网络中并得到检测结果。我们使用一个循环遍历结果，过滤掉低置信度的人脸，并在图像上绘制边界框和置信度。最后，我们显示结果图像，并可以看到检测到的人脸数量。

通过OpenCV DNN实现人脸检测并计数是一个简单而强大的方法。它能够快速准确地检测出图像中的人脸，并在图像上标记出来。这在许多应用中都非常有用，比如人脸识别、人脸跟踪等。同时，OpenCV DNN还支持其他各种深度学习任务，如目标检测、图像分类等。通过使用OpenCV DNN，我们可以更方便地使用深度学习技术，从而在计算机视觉领域取得更好的效果。

  
  

评论区

{{item['qq_nickname']}}
()
回复
回复