这篇文章将为大家详细讲解有关使用OpenCV与TensorFlow怎么实现一个人脸识别功能，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。
创新互联建站欢迎联系：18980820575，为您提供成都网站建设网页设计及定制高端网站建设服务，
创新互联建站网页制作领域十多年，包括
凿毛机等多个方面拥有丰富建站经验，选择
创新互联建站，为网站保驾护航！
一. 获取数据集的所有路径
利用os模块来生成一个包含所有数据路径的list
def my_face():
path = os.listdir("./my_faces")
image_path = [os.path.join("./my_faces/",img) for img in path]
return image_path
def other_face():
path = os.listdir("./other_faces")
image_path = [os.path.join("./other_faces/",img) for img in path]
return image_path
image_path = my_face().__add__(other_face()) #将两个list合并成为一个list二. 构造标签
标签的构造较为简单，1表示本人，0表示其他人。
label_my= [1 for i in my_face()]
label_other = [0 for i in other_face()]
label = label_my.__add__(label_other) #合并两个list
三.构造数据集
利用tf.data.Dataset.from_tensor_slices()构造数据集，
def preprocess(x,y):
x = tf.io.read_file(x) #读取数据
x = tf.image.decode_jpeg(x,channels=3) #解码成jpg格式的数据
x = tf.cast(x,tf.float32) / 255.0 #归一化
y = tf.convert_to_tensor(y) #转成tensor
return x,y
data = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((image_path,label))
data_loader = data.repeat().shuffle(5000).map(preprocess).batch(128).prefetch(1)
四.构造模型
class CNN_WORK(Model):
def __init__(self):
super(CNN_WORK,self).__init__()
self.conv1 = layers.Conv2D(32,kernel_size=5,activation=tf.nn.relu)
self.maxpool1 = layers.MaxPool2D(2,strides=2)
self.conv2 = layers.Conv2D(64,kernel_size=3,activation=tf.nn.relu)
self.maxpool2 = layers.MaxPool2D(2,strides=2)
self.flatten = layers.Flatten()
self.fc1 = layers.Dense(1024)
self.dropout = layers.Dropout(rate=0.5)
self.out = layers.Dense(2)
def call(self,x,is_training=False):
x = self.conv1(x)
x = self.maxpool1(x)
x = self.conv2(x)
x = self.maxpool2(x)
x = self.flatten(x)
x = self.fc1(x)
x = self.dropout(x,training=is_training)
x = self.out(x)
if not is_training:
x = tf.nn.softmax(x)
return x
model = CNN_WORK()
五.定义损失函数，精度函数，优化函数
def cross_entropy_loss(x,y):
y = tf.cast(y,tf.int64)
loss = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y,logits=x)
return tf.reduce_mean(loss)
def accuracy(y_pred,y_true):
correct_pred = tf.equal(tf.argmax(y_pred,1),tf.cast(y_true,tf.int64))
return tf.reduce_mean(tf.cast(correct_pred,tf.float32),axis=-1)
optimizer = tf.optimizers.SGD(0.002)
六.开始跑步我们的模型
def run_optimizer(x,y):
with tf.GradientTape() as g:
pred = model(x,is_training=True)
loss = cross_entropy_loss(pred,y)
training_variabel = model.trainable_variables
gradient = g.gradient(loss,training_variabel)
optimizer.apply_gradients(zip(gradient,training_variabel))
model.save_weights("face_weight") #保存模型最后跑的准确率还是挺高的。
七.openCV登场
最后利用OpenCV的人脸检测模块，将检测到的人脸送入到我们训练好了的模型中进行预测根据预测的结果进行标识。
cap = cv2.VideoCapture(0)
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('C:\\Users\Wuhuipeng\AppData\Local\Programs\Python\Python36\Lib\site-packages\cv2\data/haarcascade_frontalface_alt.xml')
while True:
ret,frame = cap.read()
gray = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray,scaleFactor=1.2,minNeighbors=5,minSize=(5,5))
for (x,y,z,t) in faces:
img = frame[x:x+z,y:y+t]
try:
img = cv2.resize(img,(64,64))
img = tf.cast(img,tf.float32) / 255.0
img = tf.reshape(img,[-1,64,64,3])
pred = model(img)
pred = tf.argmax(pred,axis=1).numpy()
except:
pass
if(pred[0]==1):
cv2.putText(frame,"wuhuipeng",(x-10,y-10),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,1.2,(255,255,0),2)
cv2.rectangle(frame,(x,y),(x+z,y+t),(0,255,0),2)
cv2.imshow('find faces',frame)
if cv2.waitKey(1)&0xff ==ord('q'):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()关于使用OpenCV与TensorFlow怎么实现一个人脸识别功能就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。
另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn，海内外云服务器15元起步，三天无理由+7*72小时售后在线，公司持有idc许可证，提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案，具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势，专为企业上云打造定制，能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。
当前文章：使用OpenCV与TensorFlow怎么实现一个人脸识别功能-创新互联
浏览路径：
http://cdkjz.cn/article/dgpdhs.html
