基于TensorFlow+ Opencv 的人脸识别和模型训练

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基于TensorFlow+ Opencv 的人脸识别和模型训练

2023-05-28 10:44| 来源: 网络整理| 查看: 265

一、准备工作

本次实例的anaconda 环境 (有需要的自己导入anaconda) 链接：https://pan.baidu.com/s/1IVt2ap-NYdg64uHSh-viaA 提取码：g7ss

python -- 3.6.9 tensorflow --1.14.0 opencv -- 3.4.2 keras -- 2.2.4 scikit-learn -- 0.21.2

目录结构

-- -- PY #程序代码文件夹 -- data #需要创建的文件夹 -- ljf #视频截帧，采集的图片文件夹 -- model #需要创建的文件夹 FaceDiscern.py #人脸识别 Screenshot.py #视频截帧 load_dataset.py face_train.py #训练 Face_recognition.py #测试模型

二、人脸识别

FaceDiscern.py

#人脸识别 import cv2 import sys from PIL import Image def CatchUsbVideo(window_name, camera_idx): cv2.namedWindow(window_name) #视频来源，可以来自一段已存好的视频，也可以直接来自USB摄像头 cap = cv2.VideoCapture(camera_idx) #告诉OpenCV使用人脸识别分类器 classfier = cv2.CascadeClassifier("./haarcascades/haarcascade_frontalface_alt2.xml") #识别出人脸后要画的边框的颜色，RGB格式 color = (0, 255, 0) while cap.isOpened(): ok, frame = cap.read() #读取一帧数据 if not ok: break #将当前帧转换成灰度图像 grey = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #人脸检测，1.2和2分别为图片缩放比例和需要检测的有效点数 faceRects = classfier.detectMultiScale(grey, scaleFactor = 1.2, minNeighbors = 3, minSize = (32, 32)) if len(faceRects) > 0: #大于0则检测到人脸 for faceRect in faceRects: #单独框出每一张人脸 x, y, w, h = faceRect cv2.rectangle(frame, (x - 10, y - 10), (x + w + 10, y + h + 10), color, 2) #显示当前捕捉到了多少人脸图片了，这样站在那里被拍摄时心里有个数，不用两眼一抹黑傻等着 font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX cv2.putText(frame,'ljf',(x + 60, y - 30), font, 1, (255,0,255),4) #显示图像 cv2.imshow(window_name, frame) c = cv2.waitKey(10) if c & 0xFF == ord('q'): break #释放摄像头并销毁所有窗口 cap.release() cv2.destroyAllWindows() if __name__ == '__main__': # 此处 0 代表为本地摄像头，如果没有摄像头，用一个视频也行 CatchUsbVideo("识别人脸区域", 0)

以上简单的几十行代码，即可实现人脸识别（只是人脸，有需要人眼，微笑等识别的自行补充）

人脸识别分类器在你anaconda 安装opencv时就会存在，你只需要在你 Anaconda 安装目录下找到haarcascades 文件夹就有了，简单的方法 Everything直接搜索。下面是我的路径： D:\Anaconda3\pkgs\libopencv-3.4.2-h20b85fd_0\Library\etc\haarcascades

人脸检测器（默认）：haarcascade_frontalface_default.xml 人脸检测器（快速Harr）：haarcascade_frontalface_alt2.xml 人脸检测器（侧视）：haarcascade_profileface.xml 眼部检测器（左眼）：haarcascade_lefteye_2splits.xml 眼部检测器（右眼）：haarcascade_righteye_2splits.xml 嘴部检测器：haarcascade_mcs_mouth.xml 鼻子检测器：haarcascade_mcs_nose.xml 身体检测器：haarcascade_fullbody.xml 人脸检测器（快速LBP）：lbpcascade_frontalface.xml

识别人脸已完成，代表计算机现在已经知道展示在屏幕的你，哪里才是你的脸部接下来就要让计算机知道，这张脸对应的是哪个人

三、模型训练

1、首先要想让计算机知道你，那前提是要把你个人独有的特征告诉计算机,计算机才能根据这个独有的特征来判定谁是谁。而要实现这个过程，前提是你要先准备有大量的特征属性。 2、下面我们通过视频截帧的方式来获取我们自己脸部的图片，本次测试截取了1000张个人脸部照片(特征数据越多，准确度和效率也会越高）

Screenshot.py

# 视频截帧 import cv2 import sys from PIL import Image def CatchPICFromVideo(window_name, camera_idx, catch_pic_num, path_name): cv2.namedWindow(window_name) #视频来源，可以来自一段已存好的视频，也可以直接来自USB摄像头 cap = cv2.VideoCapture(camera_idx) #告诉OpenCV使用人脸识别分类器 classfier = cv2.CascadeClassifier("./haarcascades/haarcascade_frontalface_alt2.xml") #识别出人脸后要画的边框的颜色，RGB格式 color = (0, 255, 0) num = 0 while cap.isOpened(): ok, frame = cap.read() #读取一帧数据 if not ok: break grey = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #将当前桢图像转换成灰度图像 #人脸检测，1.2和2分别为图片缩放比例和需要检测的有效点数 faceRects = classfier.detectMultiScale(grey, scaleFactor = 1.2, minNeighbors = 3, minSize = (32, 32)) if len(faceRects) > 0: #大于0则检测到人脸 for faceRect in faceRects: #单独框出每一张人脸 x, y, w, h = faceRect #将当前帧保存为图片 img_name = '%s/%d.jpg'%(path_name, num) image = frame[y - 10: y + h + 10, x - 10: x + w + 10] cv2.imwrite(img_name, image) num += 1 if num > (catch_pic_num): #如果超过指定最大保存数量退出循环 break #画出矩形框 cv2.rectangle(frame, (x - 10, y - 10), (x + w + 10, y + h + 10), color, 2) #显示当前捕捉到了多少人脸图片了，这样站在那里被拍摄时心里有个数，不用两眼一抹黑傻等着 font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX cv2.putText(frame,'num:%d' % (num),(x + 30, y + 30), font, 1, (255,0,255),4) #超过指定最大保存数量结束程序 if num > (catch_pic_num): break #显示图像 cv2.imshow(window_name, frame) c = cv2.waitKey(10) if c & 0xFF == ord('q'): break #释放摄像头并销毁所有窗口 cap.release() cv2.destroyAllWindows() if __name__ == '__main__': CatchPICFromVideo("截取人脸", 0, 1000, r"C:\Users\ljf\Desktop\PY\data\ljf")

现在大量的特征已经准备好了，而又是什么让计算机知道这些特征表现出来的是你呢？接下来就要将这些特征训练出你自己的人脸识别模型，这边的话，我们可以借助深度学习库keras来训练自己的人脸识别模型， Keras是一个高层神经网络API，支持快速实验，能够把你的idea迅速转换为结果。

a）简易和快速的原型设计（keras具有高度模块化，极简，和可扩充特性） b）支持CNN和RNN，或二者的结合 c）无缝CPU和GPU切换

Keras的模块结构：

image.png

使用Keras搭建一个神经网络：

image.png 数据格式(data_format)：目前主要有两种方式来表示张量： a) th模式或channels_first模式，Theano和caffe使用此模式。 b）tf模式或channels_last模式，TensorFlow使用此模式。

接下来是代码实现训练过程

load_dataset.py

import os import sys import numpy as np import cv2 IMAGE_SIZE = 64 #按照指定图像大小调整尺寸 def resize_image(image, height = IMAGE_SIZE, width = IMAGE_SIZE): top, bottom, left, right = (0, 0, 0, 0) #获取图像尺寸 h, w, _ = image.shape #对于长宽不相等的图片，找到最长的一边 longest_edge = max(h, w) #计算短边需要增加多上像素宽度使其与长边等长 if h < longest_edge: dh = longest_edge - h top = dh // 2 bottom = dh - top elif w < longest_edge: dw = longest_edge - w left = dw // 2 right = dw - left else: pass #RGB颜色 BLACK = [0, 0, 0] #给图像增加边界，是图片长、宽等长，cv2.BORDER_CONSTANT指定边界颜色由value指定 constant = cv2.copyMakeBorder(image, top , bottom, left, right, cv2.BORDER_CONSTANT, value = BLACK) #调整图像大小并返回 return cv2.resize(constant, (height, width)) #读取训练数据 images = [] labels = [] def read_path(path_name): for dir_item in os.listdir(path_name): #从初始路径开始叠加，合并成可识别的操作路径 full_path = os.path.abspath(os.path.join(path_name, dir_item)) if os.path.isdir(full_path): #如果是文件夹，继续递归调用 read_path(full_path) else: #文件 if dir_item.endswith('.jpg'): image = cv2.imread(full_path) image = resize_image(image, IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE) #放开这个代码，可以看到resize_image()函数的实际调用效果 #cv2.imwrite('1.jpg', image) images.append(image) labels.append(path_name) return images,labels #从指定路径读取训练数据 def load_dataset(path_name): images,labels = read_path(path_name) #将输入的所有图片转成四维数组，尺寸为(图片数量*IMAGE_SIZE*IMAGE_SIZE*3) #我和闺女两个人共1200张图片，IMAGE_SIZE为64，故对我来说尺寸为1200 * 64 * 64 * 3 #图片为64 * 64像素,一个像素3个颜色值(RGB) images = np.array(images) print(images.shape) #标注数据，'ljf'文件夹下都是我的脸部图像，全部指定为0，另外一个文件夹下是同学的，全部指定为1 labels = np.array([0 if label.endswith('ljf') else 1 for label in labels]) return images, labels if __name__ == '__main__': images, labels = load_dataset("C:\\Users\\ljf\\Desktop\\PY\\data")

face_train.py

import random import numpy as np #from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.model_selection import train_test_split from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, Activation, Flatten from keras.layers import Convolution2D, MaxPooling2D from keras.optimizers import SGD from keras.utils import np_utils from keras.models import load_model from keras import backend as K from load_data import load_dataset, resize_image, IMAGE_SIZE class Dataset: def __init__(self, path_name): #训练集 self.train_images = None self.train_labels = None #验证集 self.valid_images = None self.valid_labels = None #测试集 self.test_images = None self.test_labels = None #数据集加载路径 self.path_name = path_name #当前库采用的维度顺序 self.input_shape = None #加载数据集并按照交叉验证的原则划分数据集并进行相关预处理工作 def load(self, img_rows = IMAGE_SIZE, img_cols = IMAGE_SIZE, img_channels = 3, nb_classes = 2): #加载数据集到内存 images, labels = load_dataset(self.path_name) train_images, valid_images, train_labels, valid_labels = train_test_split(images, labels, test_size = 0.3, random_state = random.randint(0, 100)) _, test_images, _, test_labels = train_test_split(images, labels, test_size = 0.5, random_state = random.randint(0, 100)) #当前的维度顺序如果为'th'，则输入图片数据时的顺序为：channels,rows,cols，否则:rows,cols,channels #这部分代码就是根据keras库要求的维度顺序重组训练数据集 if K.image_dim_ordering() == 'th': train_images = train_images.reshape(train_images.shape[0], img_channels, img_rows, img_cols) valid_images = valid_images.reshape(valid_images.shape[0], img_channels, img_rows, img_cols) test_images = test_images.reshape(test_images.shape[0], img_channels, img_rows, img_cols) self.input_shape = (img_channels, img_rows, img_cols) else: train_images = train_images.reshape(train_images.shape[0], img_rows, img_cols, img_channels) valid_images = valid_images.reshape(valid_images.shape[0], img_rows, img_cols, img_channels) test_images = test_images.reshape(test_images.shape[0], img_rows, img_cols, img_channels) self.input_shape = (img_rows, img_cols, img_channels) #输出训练集、验证集、测试集的数量 print(train_images.shape[0], 'train samples') print(valid_images.shape[0], 'valid samples') print(test_images.shape[0], 'test samples') #我们的模型使用categorical_crossentropy作为损失函数，因此需要根据类别数量nb_classes将 #类别标签进行one-hot编码使其向量化，在这里我们的类别只有两种，经过转化后标签数据变为二维 train_labels = np_utils.to_categorical(train_labels, nb_classes) valid_labels = np_utils.to_categorical(valid_labels, nb_classes) test_labels = np_utils.to_categorical(test_labels, nb_classes) #像素数据浮点化以便归一化 train_images = train_images.astype('float32') valid_images = valid_images.astype('float32') test_images = test_images.astype('float32') #将其归一化,图像的各像素值归一化到0~1区间 train_images /= 255 valid_images /= 255 test_images /= 255 self.train_images = train_images self.valid_images = valid_images self.test_images = test_images self.train_labels = train_labels self.valid_labels = valid_labels self.test_labels = test_labels #CNN网络模型类 class Model: def __init__(self): self.model = None #建立模型 def build_model(self, dataset, nb_classes = 2): #构建一个空的网络模型，它是一个线性堆叠模型，各神经网络层会被顺序添加，专业名称为序贯模型或线性堆叠模型 self.model = Sequential() #以下代码将顺序添加CNN网络需要的各层，一个add就是一个网络层 self.model.add(Convolution2D(32, 3, 3, border_mode='same', input_shape = dataset.input_shape)) #1 2维卷积层 self.model.add(Activation('relu')) #2 激活函数层 self.model.add(Convolution2D(32, 3, 3)) #3 2维卷积层 self.model.add(Activation('relu')) #4 激活函数层 self.model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) #5 池化层 self.model.add(Dropout(0.25)) #6 Dropout层 self.model.add(Convolution2D(64, 3, 3, border_mode='same')) #7 2维卷积层 self.model.add(Activation('relu')) #8 激活函数层 self.model.add(Convolution2D(64, 3, 3)) #9 2维卷积层 self.model.add(Activation('relu')) #10 激活函数层 self.model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) #11 池化层 self.model.add(Dropout(0.25)) #12 Dropout层 self.model.add(Flatten()) #13 Flatten层 self.model.add(Dense(512)) #14 Dense层,又被称作全连接层 self.model.add(Activation('relu')) #15 激活函数层 self.model.add(Dropout(0.5)) #16 Dropout层 self.model.add(Dense(nb_classes)) #17 Dense层 self.model.add(Activation('softmax')) #18 分类层，输出最终结果 #输出模型概况 self.model.summary() #训练模型 def train(self, dataset, batch_size = 20, nb_epoch = 10, data_augmentation = True): sgd = SGD(lr = 0.01, decay = 1e-6, momentum = 0.9, nesterov = True) #采用SGD+momentum的优化器进行训练，首先生成一个优化器对象 self.model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=sgd, metrics=['accuracy']) #完成实际的模型配置工作 #不使用数据提升，所谓的提升就是从我们提供的训练数据中利用旋转、翻转、加噪声等方法创造新的 #训练数据，有意识的提升训练数据规模，增加模型训练量 if not data_augmentation: self.model.fit(dataset.train_images, dataset.train_labels, batch_size = batch_size, nb_epoch = nb_epoch, validation_data = (dataset.valid_images, dataset.valid_labels), shuffle = True) #使用实时数据提升 else: #定义数据生成器用于数据提升，其返回一个生成器对象datagen，datagen每被调用一 #次其生成一组数据（顺序生成），节省内存，其实就是python的数据生成器 datagen = ImageDataGenerator( featurewise_center = False, #是否使输入数据去中心化（均值为0）， samplewise_center = False, #是否使输入数据的每个样本均值为0 featurewise_std_normalization = False, #是否数据标准化（输入数据除以数据集的标准差） samplewise_std_normalization = False, #是否将每个样本数据除以自身的标准差 zca_whitening = False, #是否对输入数据施以ZCA白化 rotation_range = 20, #数据提升时图片随机转动的角度(范围为0～180) width_shift_range = 0.2, #数据提升时图片水平偏移的幅度（单位为图片宽度的占比，0~1之间的浮点数） height_shift_range = 0.2, #同上，只不过这里是垂直 horizontal_flip = True, #是否进行随机水平翻转 vertical_flip = False) #是否进行随机垂直翻转 #计算整个训练样本集的数量以用于特征值归一化、ZCA白化等处理 datagen.fit(dataset.train_images) #利用生成器开始训练模型 self.model.fit_generator(datagen.flow(dataset.train_images, dataset.train_labels, batch_size = batch_size), samples_per_epoch = dataset.train_images.shape[0], nb_epoch = nb_epoch, validation_data = (dataset.valid_images, dataset.valid_labels)) MODEL_PATH = './ljf.face.model.h5' def save_model(self, file_path = MODEL_PATH): self.model.save(file_path) def load_model(self, file_path = MODEL_PATH): self.model = load_model(file_path) def evaluate(self, dataset): score = self.model.evaluate(dataset.test_images, dataset.test_labels, verbose = 1) print("%s: %.2f%%" % (self.model.metrics_names[1], score[1] * 100)) #识别人脸 def face_predict(self, image): #依然是根据后端系统确定维度顺序 if K.image_dim_ordering() == 'th' and image.shape != (1, 3, IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE): image = resize_image(image) #尺寸必须与训练集一致都应该是IMAGE_SIZE x IMAGE_SIZE image = image.reshape((1, 3, IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE)) #与模型训练不同，这次只是针对1张图片进行预测 elif K.image_dim_ordering() == 'tf' and image.shape != (1, IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE, 3): image = resize_image(image) image = image.reshape((1, IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE, 3)) #浮点并归一化 image = image.astype('float32') image /= 255 #给出输入属于各个类别的概率，我们是二值类别，则该函数会给出输入图像属于0和1的概率各为多少 result = self.model.predict_proba(image) print('result:', result) #给出类别预测：0或者1 result = self.model.predict_classes(image) #返回类别预测结果 return result[0] if __name__ == '__main__': dataset = Dataset('./data/') dataset.load() model = Model() model.build_model(dataset) #先前添加的测试build_model()函数的代码 model.build_model(dataset) #测试训练函数的代码 model.train(dataset) if __name__ == '__main__': dataset = Dataset('./data/') dataset.load() model = Model() model.build_model(dataset) model.train(dataset) model.save_model(file_path = './model/ljf.face.model.h5') if __name__ == '__main__': dataset = Dataset('./data/') dataset.load() #评估模型 model = Model() model.load_model(file_path = './model/ljf.face.model.h5') model.evaluate(dataset) image.png image.png

等最后训练完成，会在model目录下生成个 ljf.face.model.h5 模型文件

image.png

到这里模型已经训练完成，接下来就是要测试实际效果了

Face_recognition.py

#-*- coding: utf-8 -*- import cv2 import sys import gc from face_train import Model if __name__ == '__main__': #加载模型 model = Model() model.load_model(file_path = './model/ljf.face.model.h5') #框住人脸的矩形边框颜色 color = (0, 255, 0) #捕获指定摄像头的实时视频流 cap = cv2.VideoCapture(0) #人脸识别分类器本地存储路径 cascade_path = "./haarcascades/haarcascade_frontalface_alt2.xml" #循环检测识别人脸 while True: ret, frame = cap.read() #读取一帧视频 if ret is True: #图像灰化，降低计算复杂度 frame_gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) else: continue #使用人脸识别分类器，读入分类器 cascade = cv2.CascadeClassifier(cascade_path) #利用分类器识别出哪个区域为人脸 faceRects = cascade.detectMultiScale(frame_gray, scaleFactor = 1.2, minNeighbors = 3, minSize = (32, 32)) if len(faceRects) > 0: for faceRect in faceRects: x, y, w, h = faceRect #截取脸部图像提交给模型识别这是谁 image = frame[y - 10: y + h + 10, x - 10: x + w + 10] faceID = model.face_predict(image) #如果是“我” if faceID == 0: cv2.rectangle(frame, (x - 10, y - 10), (x + w + 10, y + h + 10), color, thickness = 2) #文字提示是谁 cv2.putText(frame,'ljf', (x + 30, y + 30), #坐标 cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, #字体 1, #字号 (255,0,255), #颜色 2) #字的线宽 else: pass cv2.imshow("识别", frame) #等待10毫秒看是否有按键输入 k = cv2.waitKey(10) #如果输入q则退出循环 if k & 0xFF == ord('q'): break #释放摄像头并销毁所有窗口 cap.release() cv2.destroyAllWindows() image.png image.png

踩坑注意： 1、如果有遇到在自己的anaconda环境下安装了keras 后有报错 ImportError : No Moduled Name "tensorflow" 或者提示服务重启的问题解决方法用本文上方给出的anaconda 环境重启导入anaconda 即可

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