基于MindSpore的实时人脸识别系统

在实时监测的代码中，需要将网络模型的创建和加载加入到代码中。可以在代码开头加载模型，如下所示：

network = ResNet(ResidualBlock, [2, 2, 2, 2])
param_dict = load_checkpoint('resnet.ckpt')
load_param_into_net(network, param_dict)

其中，'resnet.ckpt'是已经训练好的模型参数文件，需要将其放在代码同级目录下。

另外，需要将输入数据进行处理，使其符合网络模型的输入要求。在代码中，需要将读取的图像转换为灰度图像，并对其进行缩放，然后转换为MindSpore的Tensor格式。具体修改如下：

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
face = cv2.resize(gray, (100, 100))
face = Tensor(face.transpose().astype(np.float32) / 255.)

最后，将处理后的数据输入到网络模型中进行预测，得到预测结果。具体修改如下：

output = network(face)
predicted_class = np.argmax(output.asnumpy(), axis=1)
cv2.putText(img1, str(predicted_class[0]), (x, y), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX, 1, (128, 128, 0), 2)

完整的实时监测代码如下：

cap = cv2.VideoCapture(0)
network = ResNet(ResidualBlock, [2, 2, 2, 2])
param_dict = load_checkpoint('resnet.ckpt')
load_param_into_net(network, param_dict)

stop = False
while not stop:
    success, img = cap.read()
    subjects = ['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', '10', '11', '12', '13', '14', '15', '16', '17',
                '18', '19', '20', '21', '22', '23', '24', '25', '26', '27', '28', '29', '30', '31', '32', '33']
    # 生成图像的副本，这样就能保留原始图像
    img1 = img.copy()
    # 检测人脸
    # 将测试图像转换为灰度图像，因为opencv人脸检测器需要灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 检测多尺度图像，返回值是一张脸部区域信息的列表（x,y,宽,高）
    rect = face_cascade.detectMultiScale(img, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30),
                                         flags=cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE)
    # 如果未检测到面部
    if len(rect) == 0:
        txt = 'no face!'
        cv2.putText(img1, txt, (10, 20), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX, 1, (128, 128, 0), 2)
    if not rect is None:
        for (x, y, w, h) in rect:
            face = cv2.resize(gray[y:y + w, x:x + h], (100, 100))
            face = Tensor(face.transpose().astype(np.float32) / 255.)
            cv2.rectangle(img1, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)  # 画出矩形框
            output = network(face)
            predicted_class = np.argmax(output.asnumpy(), axis=1)
            cv2.putText(img1, str(predicted_class[0]), (x, y), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX, 1, (128, 128, 0), 2)
    cv2.imshow('img', img1)
    if (cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q')):  # 按下q程序结束
        stop = True
        cv2.destroyAllWindows()  # 释放窗口

在运行代码之前，请确保已经安装了OpenCV和MindSpore库。如果代码运行时出现错误，请检查代码中的路径是否正确，以及模型参数文件是否已经加载成功。