OpenCV人脸检测使用Caffe的训练模型

本文是OpenCV系列教程的一部分,介绍如何利用Caffe训练的人脸检测模型,在OpenCV中进行人脸检测。提供了具体的代码实现位于105-FindFacebyCaffeModel.py。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

《OpenCV系列教程》
项目位置:OpenCV-Sample
代码位置:105-FindFacebyCaffeModel.py
在这里插入图片描述
代码:

import cv2 as cv
from cv2 import dnn

cap = cv.VideoCapture('./res/test.mp4')
net = dnn.readNetFromCaffe('./res/deploy.prototxt', './res/res10_300x300_ssd_iter_140000.caffemodel')

inWidth = 300
inHeight = 300
confThreshold = 0.5

while True:
    ret, frame = cap.read()
    cols = frame.shape[1]
    rows = frame.shape[0]

    net.setInput(dnn.blobFromImage(frame, 1.0, (inWidth, inHeight), (104.0, 177.0, 123.0), False, False))
    detections = net.forward()
    # perf_stats = net.getPerfProfile()
    # print('Inference time, ms: %.2f' % (perf_stats[0] / cv.getTickFrequency() * 1000))
    for i in range(detections.shape[2]):
        confidence = detections[0, 0, i, 2]
        if confidence > confThreshold:
            xLeftBottom = int(detections[0, 0, i, 3] * cols)
            yLeftBottom = int(detections[0, 0, i, 4] * rows)
            xRightTop = int(detections[0, 0, i, 5] * cols)
            yRightTop = int(detections[0, 0, i, 6] * rows)

            cv.rectangle(frame, (xLeftBottom, yLeftBottom), (xRightTop, yRightTop), (0, 0, 255))
            if cv.waitKey(30) == 27:
                break;

    cv.imshow("detections", frame)
    if cv.waitKey(1) == 27:
        break

cv.destroyAllWindows()


本资料《OpenCV DNN模块:FCN模型实现图像分割与性别年龄预测》详细介绍了如何利用OpenCV深度神经网络(DNN)模块加载和使用Caffe训练的FCN模型进行图像分割以及性别和年龄的预测。在开始之前,理解FCN模型的基本原理是十分必要的。FCN模型,即全卷积网络,通过替换传统的分类层为全卷积层,能够对输入图像进行像素级别的预测,这使得它可以处理不同大小的图像,并输出与输入图像大小相同的分割图。这一点对于图像分割任务至关重要。 参考资源链接:[OpenCV DNN模块:FCN模型实现图像分割与性别年龄预测](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/7k8u9tyirk?spm=1055.2569.3001.10343) 首先,你需要准备Caffe模型文件(如 fcn8s-heavy-pascal.caffemodel)和对应的网络定义文件(如 fcn8s-heavy-pascal.prototxt)。这两个文件共同构成了用于图像分割的FCN模型使用OpenCV的DNN模块加载这个模型,你需要调用 `readNetFromCaffe` 函数,传入模型文件路径和网络定义文件路径。接下来,对输入图像进行必要的预处理,比如调整大小到模型训练使用的尺寸,以及归一化处理,确保输入数据符合模型的要求。 加载模型后,执行前向传播操作,这通常涉及到调用模型对象的 `forward` 方法。得到的输出是一个与输入图像等大小的分割图,其中每个像素都有一个类别标签。在这个基础上,可以进一步将分割结果转化为可视化的图像,例如通过将标签映射到颜色上。至于性别和年龄预测,可以通过另外的预训练模型来进行,通常这些模型会给出年龄的概率分布和性别分类结果。 最终,你将获得一个分割图和一个包含性别、年龄预测结果的输出。这些信息可以用于各种应用场景,如自动驾驶中的行人检测、零售行业的顾客行为分析等。整套流程不仅需要对深度学习和神经网络有扎实的理解,还需要熟悉OpenCV的DNN模块的使用。如果你希望进一步深入学习这些技术,强烈推荐《OpenCV DNN模块:FCN模型实现图像分割与性别年龄预测》一文,它将带你一步步地构建和运行完整的模型,实现上述的高级图像处理功能。 参考资源链接:[OpenCV DNN模块:FCN模型实现图像分割与性别年龄预测](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/7k8u9tyirk?spm=1055.2569.3001.10343)
评论 3
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值