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如何使用OpenCV的DNN实现人脸检测并计数

2023-08-04 06:32:27 深夜i -- --

OpenCV DNN 人脸检测计数

人脸检测和计数是计算机视觉中的一个重要任务，OpenCV的深度学习模块DNN（Deep Neural Networks）提供了一个强大的工具来实现这个任务。本文将介绍如何使用OpenCV的DNN模块来实现人脸检测并计数。

首先，我们需要准备一个训练好的人脸检测模型。OpenCV的DNN模块支持使用多种深度学习框架训练的模型，如Caffe、TensorFlow和Torch等。在本例中，我们将使用基于Caffe框架训练的人脸检测模型。你可以从OpenCV的官方网站下载这个模型。

下载完成后，我们需要加载这个训练好的模型。使用OpenCV的dnn.readNetFromCaffe()函数可以加载Caffe模型。需要传入两个参数：模型配置文件和模型权重文件的路径。


net = cv2.dnn.readNetFromCaffe('deploy.prototxt', 'res10_300x300_ssd_iter_140000.caffemodel')

加载完成后，我们就可以使用这个人脸检测模型来进行人脸检测了。首先，我们需要读取一张图片作为输入。然后，使用OpenCV的dnn.blobFromImage()函数将图片转换为模型可以接受的格式。需要传入的参数包括输入图片、缩放因子、目标大小、均值和标准差等。


image = cv2.imread('image.jpg')
blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1.0, (300, 300), (104.0, 177.0, 123.0))

接下来，我们将转换后的图片输入到模型中进行检测。使用OpenCV的net.forward()函数可以获取模型的输出。在这个人脸检测模型中，输出是一个四维数组，包含了检测到的所有人脸的位置和置信度。


net.setInput(blob)
detections = net.forward()

最后，我们需要遍历所有的检测结果，统计检测到的人脸数量并将其画在图片上。在这个人脸检测模型中，每个检测结果有7个值，分别为：类别、置信度、左上角坐标、右下角坐标。我们只需要取出置信度大于某个阈值（例如0.7）的检测结果，即可认为是一张人脸。


count = 0
for i in range(detections.shape[2]):
  confidence = detections[0, 0, i, 2]
  if confidence > 0.7:
    count += 1
    box = detections[0, 0, i, 3:7] * np.array([w, h, w, h])
    (startX, startY, endX, endY) = box.astype("int")
    cv2.rectangle(image, (startX, startY), (endX, endY), (0, 255, 0), 2)
cv2.putText(image, 'Faces: {}'.format(count), (10, 30),
      cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 0, 255), 2)
cv2.imshow("Output", image)
cv2.waitKey(0)

通过以上步骤，我们就可以使用OpenCV的DNN模块来实现人脸检测并计数了。通过加载训练好的人脸检测模型，将图片输入模型进行检测，统计检测到的人脸数量，并将其标记在图片上，最后将结果显示出来。这是一个简单但实用的人脸检测和计数方法，可以应用于许多计算机视觉的应用中。

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