使用MindSpore和OpenCV进行人脸识别

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)

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)

    # 打开摄像头
    cap = cv2.VideoCapture(0)

    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()

# label.txt文件内容示例：
# person1
# person2
# person3
# ...

该代码使用了MindSpore和OpenCV库，并利用预训练模型进行人脸识别。首先加载了'label.txt'文件中的类别标签，然后使用OpenCV加载人脸检测器，并打开摄像头进行实时人脸识别。代码使用MindSpore模型进行人脸预测，并根据预测结果在图像上标注人脸和类别。

代码使用说明：

需要安装MindSpore和OpenCV库。
'label.txt'文件需要放置在代码同级目录下，并包含对应人脸数据集的类别标签。
ckpt_dir参数需要指向预训练模型存放的目录。
运行代码后，会打开摄像头，并实时进行人脸识别，识别结果会显示在摄像头画面上。

注意：

该代码使用的是预训练模型，因此需要确保预训练模型与数据集类别一致。
人脸识别效果与预训练模型和数据集质量有关。
代码中使用了OpenCV的人脸检测器，因此需要确保摄像头能够正常使用。

代码优点：

使用MindSpore进行模型训练和预测，效率较高。
使用OpenCV进行人脸检测，方便快捷。
支持实时人脸识别，可用于多种应用场景。

代码改进方向：

可以优化代码结构，使其更加易于理解和维护。
可以增加参数设置，方便用户调整模型参数。
可以添加更丰富的功能，例如人脸识别结果的保存和展示。

希望这份代码能帮助你进行人脸识别，并能够根据你的实际需求进行修改和扩展。