人脸识别实时识别：基于MindSpore的摄像头人脸分类

实时人脸识别系统：基于MindSpore的摄像头人脸分类

本代码实现了一个基于MindSpore框架的实时人脸识别系统，使用摄像头捕捉人脸图像，并利用预训练模型进行分类，并在画面上显示识别结果。

依赖库

import os
import cv2
import numpy as np
import mindspore
from mindspore import Tensor, load_checkpoint, load_param_into_net
from mindspore.dataset.vision import py_transforms
from mindspore.dataset.transforms.py_transforms import Compose
from PIL import Image
from main import ResNet, BasicBlock

加载标签和人脸检测器

# 加载标签
with open('label.txt') as f:
    labels = f.readlines()
labels = [l.strip() for l in labels]

# 加载人脸检测器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

打开摄像头

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

加载模型

# 遍历ckpt文件夹中的所有ckpt文件
ckpt_dir = 'D:/pythonProject7/ckpt/'
ckpt_files = os.listdir(ckpt_dir)
ckpt_files = [f for f in ckpt_files if f.endswith('.ckpt')]
ckpt_files.sort(key=lambda x: os.path.getmtime(os.path.join(ckpt_dir, x)))

for ckpt_file in ckpt_files:
    # 加载模型的函数
    def load_model():
        network = ResNet(BasicBlock, [2, 2, 2, 2], num_classes=100)
        params = load_checkpoint(os.path.join(ckpt_dir, ckpt_file))
        load_param_into_net(network, params)
        return network

    # 加载模型
    network = load_model()

实时识别

    while True:
        # 读取视频帧
        ret, frame = cap.read()

        # 转换为灰度图像
        gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

        # 检测人脸
        faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)

        for (x, y, w, h) in faces:
            # 提取人脸图像
            face = gray[y:y + h, x:x + w]
            face = cv2.resize(face, (224, 224)).astype(np.float32)
            face = cv2.cvtColor(face, cv2.COLOR_GRAY2RGB)

            # 转换为Tensor类型，并进行归一化
            transform = Compose([
                py_transforms.ToTensor(),
                py_transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
            ])
            face = transform(face)

            # 转换为Tensor类型，并增加一个维度
            face = Tensor(face)
            #face = mindspore.ops.ExpandDims()(face, 0)

            # 预测人脸所属的类别
            output = network(face)
            prediction = np.argmax(output.asnumpy())

            # 在图像上标注人脸和类别
            cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
            cv2.putText(frame, labels[prediction], (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 0, 255), 2)

        # 显示图像
        cv2.imshow('frame', frame)
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break

    # 释放摄像头并关闭窗口
    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()

代码说明

加载模型: 代码首先从ckpt文件夹加载预训练模型，并使用load_param_into_net方法将模型参数加载到网络中。
人脸检测: 使用cv2.CascadeClassifier进行人脸检测，并提取检测到的人脸图像。
图像预处理: 对提取的人脸图像进行大小调整、类型转换和归一化处理，并转换为MindSpore的Tensor类型。
人脸分类: 使用加载的模型对预处理后的图像进行分类，并将预测结果显示在画面上。
显示结果: 在原图像上用矩形框标注识别到的人脸位置，并在矩形框上方显示预测的类别。

运行代码

确保已经安装了必要的依赖库，并下载了预训练模型和标签文件。
将代码保存为.py文件，并运行该文件。
摄像头将开始捕捉图像，并实时识别画面中的人脸，并将识别结果显示在画面上。

注意

本代码仅供参考，具体实现细节可能需要根据实际情况进行调整。
预训练模型和标签文件可以根据需要进行替换。
代码中使用的是haarcascade_frontalface_default.xml人脸检测器，如果需要使用其他检测器，可以根据实际情况进行修改。
如果出现错误，请检查代码和环境配置，并根据具体情况进行调试。