使用 MindSpore 进行人脸识别，并使用多个ckpt文件

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
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
cap = cv2.VideoCapture(0)

# 修改模型的输出层为人脸数据集的类别数
network = ResNet(BasicBlock, [2, 2, 2, 2], num_classes=100)

# 加载所有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()

for ckpt_file in ckpt_files:
    # 加载ckpt文件
    params = load_checkpoint(os.path.join(ckpt_dir, ckpt_file))
    load_param_into_net(network, params)

    # 在摄像头视频流中进行预测
    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, 255, 0), 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()

该代码首先加载了标签和人脸检测器，然后打开了摄像头。随后，代码遍历ckpt文件夹中的所有ckpt文件，并使用每个ckpt文件加载参数，然后在摄像头视频流中进行人脸识别，并在图像上标注人脸和类别。最后，代码释放了摄像头并关闭了所有窗口。

代码的关键点：

• 代码加载了所有ckpt文件，而不是只加载最新的ckpt文件。
• 代码使用了每个ckpt文件进行预测。
• 代码在图像上标注了人脸和类别。

代码的改进点：

• 可以使用多线程或多进程来加速预测过程。
• 可以使用更先进的人脸识别模型来提高识别精度。
• 可以添加一些错误处理机制来提高代码的健壮性。

总结：

本代码使用 MindSpore 构建了一个人脸识别模型，并使用摄像头进行实时人脸识别。代码加载了多个ckpt文件，并使用每个ckpt文件进行预测。代码实现了基本的人脸识别功能，可以作为学习和实践 MindSpore 的一个示例。