用Python写一个基于深度学习的部分人脸遮挡识别的代码
时间: 2024-02-06 13:11:15 浏览: 27
下面是用Python写一个基于深度学习的部分人脸遮挡识别的代码,主要使用了Keras库和TensorFlow框架:
```python
import numpy as np
import cv2
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense, Dropout
from keras.optimizers import Adam
# 加载训练集和测试集
X_train = np.load('X_train.npy')
y_train = np.load('y_train.npy')
X_test = np.load('X_test.npy')
y_test = np.load('y_test.npy')
# 构建深度学习模型
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(128, 128, 3)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(512, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
# 编译模型
model.compile(optimizer=Adam(lr=0.0001), loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=16, validation_data=(X_test, y_test))
# 加载测试图像
img = cv2.imread('test.jpg')
# 调整图像大小
img = cv2.resize(img, (128, 128))
# 预测图像
result = model.predict(np.array([img]))
# 判断是否存在遮挡
if result < 0.5:
print('存在遮挡')
else:
print('未遮挡')
```
这个程序首先加载训练集和测试集,然后构建一个卷积神经网络模型,使用训练集对模型进行训练,并在测试集上评估模型的准确性。最后,程序加载一个测试图像,调整图像大小,并使用模型预测图像是否存在遮挡。