Python太好用了！AI初学者快速体验人脸检测

Python021

Python太好用了！AI初学者快速体验人脸检测,第1张

我们使用python进行AI识别测试，具体方式是是开启本地电脑的摄像头进行实时的识别，或者直接传入一张图片进行行人检测，在分析代码把数据源传入到识别，看到的是source=’0’，但是这个参数是打开本地电脑的摄像头流，再进行行人检测。

但我们需要对此处进行修改，使用rtsp流，进行AI行人识别，下面需要进行分析代码，找到可以修改的地方，或者摸个参数，来进行RTSP流的修改。

已经找到了视频流在哪里传进去的了，下面就是进行分析里面的代码进行改成rtsp流，把rtsp流写进去，来做到实时分析，实现行人检测的效果。

在进行分析的时候，发现source这个参数只有LoadStreams用到过，而且是直接传进去的。

进入source参数里面查看，发现里面有一个默认的值，就是读文件，如果不是文件，就把source=[source]，再进行source值遍历。在遍历中还使用到了opencv打开本地电脑的摄像机流，再开一个线程进行实时行人识别。

代码中使用了opencv中cv2.VideoCapture的函数，从网上查找这个函数的用法得知，此函数是可以直接传入rtsp流地址的，所以问题解决就简单多了。cv2.VideoCapture这个函数是可以传入rtsp地址的，所以传入rtsp地址进行尝试，发现传入rtsp地址是没有问题的。

只要修改source这个参数即可，最终实现了检测：

可以使用OpenCV，OpenCV的人脸检测功能在一般场合还是不错的。而ubuntu正好提供了python-opencv这个包，用它可以方便地实现人脸检测的代码。

写代码之前应该先安装python-opencv：

#!/usr/bin/python

# -*- coding: UTF-8 -*-

 

# face_detect.py

 

# Face Detection using OpenCV. Based on sample code from:

# http://python.pastebin.com/m76db1d6b

 

# Usage: python face_detect.py <image_file>

 

import sys, os

from opencv.cv import *

from opencv.highgui import *

from PIL import Image, ImageDraw

from math import sqrt

 

def detectObjects(image):

    """Converts an image to grayscale and prints the locations of any faces found"""

    grayscale = cvCreateImage(cvSize(image.width, image.height), 8, 1)

    cvCvtColor(image, grayscale, CV_BGR2GRAY)

 

    storage = cvCreateMemStorage(0)

    cvClearMemStorage(storage)

    cvEqualizeHist(grayscale, grayscale)

 

    cascade = cvLoadHaarClassifierCascade(

        '/usr/share/opencv/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml',

        cvSize(1,1))

    faces = cvHaarDetectObjects(grayscale, cascade, storage, 1.1, 2,

        CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING, cvSize(20,20))

 

    result = []

    for f in faces:

        result.append((f.x, f.y, f.x+f.width, f.y+f.height))

 

    return result

 

def grayscale(r, g, b):

    return int(r * .3 + g * .59 + b * .11)

 

def process(infile, outfile):

 

    image = cvLoadImage(infile)

    if image:

        faces = detectObjects(image)

 

    im = Image.open(infile)

 

    if faces:

        draw = ImageDraw.Draw(im)

        for f in faces:

            draw.rectangle(f, outline=(255, 0, 255))

 

        im.save(outfile, "JPEG", quality=100)

    else:

        print "Error: cannot detect faces on %s" % infile

 

if __name__ == "__main__":

    process('input.jpg', 'output.jpg')

不用拿掉口罩就可以识别，主要通过被口罩遮挡部位以外部分就可以识别，方便了很多人省去拿口罩的步骤。

对笑脸数据集genki4k进行训练和测试（包括SVM、CNN），输出模型训练精度和测试精度（F1-score和ROC），实现检测图片笑脸和实时视频笑脸检测。

自从新冠疫情爆发以来，口罩成为了人们生活中必需品，也成为绝对热门的话题存在。尤其是最近以来，全国各地的疫情又有变严重的趋势，所以，戴口罩不仅是为了自身安全，也是对他人的负责。在疫情之下，出门不戴口罩不仅对自己不负责，对他人而言也是一种潜在的威胁。