MTCNN-Tensorflow 项目使用教程

MTCNN-Tensorflow 项目使用教程

MTCNN-Tensorflow项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/mtcn/MTCNN-Tensorflow

1. 项目的目录结构及介绍

MTCNN-Tensorflow/
├── data/
│   ├── pnet/
│   ├── rnet/
│   └── onet/
├── models/
│   ├── mtcnn.py
│   └── __init__.py
├── utils/
│   ├── config.py
│   ├── data_loader.py
│   └── __init__.py
├── main.py
├── config.yaml
├── README.md
└── requirements.txt

• data/: 包含预训练模型的数据文件，包括 pnet、rnet 和 onet。
• models/: 包含 MTCNN 模型的实现文件 mtcnn.py 和其他相关初始化文件。
• utils/: 包含配置文件 config.py 和数据加载器 data_loader.py 等实用工具。
• main.py: 项目的启动文件。
• config.yaml: 项目的配置文件。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖文件。

2. 项目的启动文件介绍

main.py 是项目的启动文件，负责初始化模型、加载配置和启动检测流程。以下是 main.py 的主要内容：

import cv2
from models.mtcnn import MTCNN
from utils.config import load_config

def main():
    # 加载配置文件
    config = load_config('config.yaml')
    
    # 初始化 MTCNN 检测器
    detector = MTCNN(config)
    
    # 读取图像
    img = cv2.cvtColor(cv2.imread("ivan.jpg"), cv2.COLOR_BGR2RGB)
    
    # 检测人脸
    faces = detector.detect_faces(img)
    
    # 输出检测结果
    for face in faces:
        print(face)

if __name__ == "__main__":
    main()

3. 项目的配置文件介绍

config.yaml 是项目的配置文件，包含模型路径、检测阈值等参数。以下是 config.yaml 的一个示例：

model_paths:
  pnet: 'data/pnet'
  rnet: 'data/rnet'
  onet: 'data/onet'

thresholds:
  pnet: 0.6
  rnet: 0.7
  onet: 0.7

min_face_size: 20
scale_factor: 0.709

• model_paths: 指定 pnet、rnet 和 onet 模型的路径。
• thresholds: 设置 pnet、rnet 和 onet 的检测阈值。
• min_face_size: 设置最小检测人脸的大小。
• scale_factor: 设置图像金字塔的缩放因子。

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