人脸识别系统：基于MindSpore和OpenCV的人脸检测与分类

使用MindSpore和OpenCV进行人脸识别

本代码使用MindSpore框架和OpenCV库构建了一个实时人脸识别系统。系统可以检测人脸，并将人脸分类到已知类别中。

步骤：

导入必要的库:

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:

# 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:

# 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)

加载并初始化模型:

# 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)

# 加载最新的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)))
ckpt_file = ckpt_files[-1]
params = load_checkpoint(os.path.join(ckpt_dir, ckpt_file))
load_param_into_net(network, params)

进行人脸检测和分类:

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()

注意：

此代码假设您已经训练了一个MindSpore模型并保存了模型的ckpt文件到'D:/pythonProject7/ckpt/'文件夹中。
您需要根据您的实际情况修改'label.txt'文件路径、模型输出类别数、ckpt文件路径等参数。
此代码使用Haar级联人脸检测器进行人脸检测。您可以根据您的需求使用其他的人脸检测方法。
此代码仅提供一个基本的人脸识别系统框架。您可以根据您的需要进行扩展和改进。

如何使用每个ckpt文件进行预测？

遍历ckpt文件夹中的所有ckpt文件。
在每个循环中加载对应的ckpt文件进行预测。
将预测结果显示在图像上。

以下代码展示了如何修改代码以使用每个ckpt文件进行预测：

# ... (导入必要的库和加载标签、人脸检测器)

# 加载并初始化模型
network = ResNet(BasicBlock, [2, 2, 2, 2], num_classes=100)

# 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')]
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)

    # 开始处理视频帧
    while True:
        # ... (读取视频帧、检测人脸、预测、标注)

        # ... (显示图像)

        # ... (退出循环)

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

注意：

您可以根据您的需要修改代码，例如在每个循环中显示不同ckpt文件的预测结果，或者将所有ckpt文件的预测结果保存到一个列表中，最后再显示所有结果。