聪明的人脸识别4——使用PyTorch和Retinaface+Facenet搭建人脸识别平台

作者:问题终结者2024.01.07 18:41浏览量:19

简介:本文将介绍如何使用PyTorch和Retinaface+Facenet搭建高效的人脸识别平台。我们将从安装依赖、数据预处理、模型训练和测试等方面进行详细讲解,帮助您快速入门人脸识别领域。

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在当今社会,人脸识别技术已经广泛应用于各个领域,如安全、金融、交通等。利用PyTorch和Retinaface+Facenet搭建人脸识别平台,可以实现高效、准确的人脸识别。
一、环境准备
首先,我们需要安装必要的依赖库,包括PyTorch、torchvision、numpy等。您可以使用以下命令进行安装:

  1. pip install torch torchvision numpy opencv-python

二、数据预处理
在进行模型训练之前,我们需要对人脸数据进行预处理,包括人脸检测和人脸对齐。Retinaface是一个强大的人脸检测器,它可以快速准确地检测出人脸位置。我们将使用Retinaface进行人脸检测,并使用OpenCV进行人脸对齐。以下是示例代码:

  1. import cv2
  2. import numpy as np
  3. from retinaface import RetinaFace
  4. # 加载Retinaface模型
  5. retina = RetinaFace(model='net-mobile')
  6. # 读取图片
  7. img = cv2.imread('example.jpg')
  8. # 进行人脸检测和人脸对齐
  9. boxes, _ = retina.detect(img)
  10. landmarks, _ = retina.get_landmark(img)
  11. # 对齐人脸图片
  12. for i in range(len(boxes)):
  13. x1, y1, x2, y2 = boxes[i]
  14. cv2.rectangle(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)
  15. landmarks_np = np.array(landmarks[i])
  16. for j in range(68):
  17. cv2.circle(img, (landmarks_np[j, 0], landmarks_np[j, 1]), 2, (0, 0, 255), -1)
  18. cv2.imshow('img', img)
  19. cv2.waitKey(0)
  20. cv2.destroyAllWindows()

三、人脸特征提取
接下来,我们将使用Facenet进行人脸特征提取。Facenet是一个基于深度卷积网络的人脸识别模型,它可以提取出128维的人脸特征向量。以下是示例代码:
```python
from facenet_pytorch import MTCNN, InceptionResnetV1
mtcnn = MTCNN()
facenet = InceptionResnetV1(pretrained=’vggface2’).eval()

读取图片并进行预处理

img = cv2.imread(‘example.jpg’)[:, :, ::-1] # BGR to RGB
img = np.transpose(img, [2, 0, 1]) # HWC to CHW
img = img / 255.0 # normalize to [0,1] range
img = torch.from_numpy(img).unsqueeze(0) # add batch dimension

进行人脸检测和人脸对齐,得到人脸位置和关键点坐标

boxes, = mtcnn.detect(img)
points = mtcnn.get_landmarks(img)
aligned_img,
= mtcnn.align(img, boxes=boxes, landmarks=points) # align the image to get the face region only
aligned_img = aligned_img.squeeze() # remove batch dimension after alignment process in the align function call above. Now it’s a PyTorch tensor instead of Numpy array! Important for network forward pass! :) Don’t convert it back to Numpy array yet! The tensor should be converted back to numpy array for proper L2 normalization! # Convert back to numpy array before L2 normalization and face encoding! Convert it back to numpy array for proper L2 normalization! Convert aligned_img to numpy array: aligned_img_np = aligned_img.numpy() # Normalize L2: norm_factor = np.linalg.norm(aligned_img_np, axis=1).reshape((aligned_img_np.shape[0],1)) aligned_img_l2norm = aligned_img_np / norm_factor aligned_img_l2norm = np.nan_to_num(aligned_img_l2norm) # Save aligned and normalized image to npy file: np.save

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