mtcnn用来测试的开源代码
时间: 2024-08-17 20:01:22 浏览: 29
MTCNN(Multi-task Cascaded Convolutional Networks)是一种用于人脸检测的深度学习框架,由Google Brain团队开发。它通过三个级联的卷积神经网络(CNN)阶段,分别负责候选区域生成、定位和面部对齐。开源社区中,通常可以找到基于MTCNN的代码库,比如GitHub上的一些项目:
1. TensorFlow官方提供的mrcnn库:虽然不是专门针对MTCNN,但其人脸检测部分可能会包含MTCNN的相关实现,如`tensorflow/models/research/object_detection`。
2. PyTorch的人脸检测库:例如mtcnn-pytorch或aligned-reid等,这些项目直接实现了MTCNN算法并提供用于测试和部署的代码。
3. OpenCV的人脸检测模块:OpenCV也集成了一些类似的功能,如cv2.CascadeClassifier中的Haar特征分类器,虽然不如MTCNN精确,但也可用于实验。
要开始测试,你需要下载这些库的源码,了解如何配置数据集,然后运行示例代码进行人脸检测。
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用widerface测试集测试MTCNN网络准确率代码
以下是用Wider Face测试集测试MTCNN网络准确率的代码:
```python
import os
import cv2
import numpy as np
from tqdm import tqdm
from mtcnn import MTCNN
# Load Wider Face testing dataset
wider_face_dir = "path_to_wider_face_testing_dataset"
file_list = []
with open(os.path.join(wider_face_dir, "wider_face_test_filelist.txt"), "r") as f:
for line in f.readlines():
file_list.append(line.strip())
# Load MTCNN model
mtcnn = MTCNN()
# Test MTCNN on Wider Face testing dataset
num_images = len(file_list)
num_faces = 0
for i in tqdm(range(num_images)):
image_path = os.path.join(wider_face_dir, "images", file_list[i])
img = cv2.imread(image_path)
result = mtcnn.detect_faces(img)
num_faces += len(result)
print("MTCNN detected {} faces in {} images".format(num_faces, num_images))
```
在上面的代码中,我们首先从Wider Face测试集中加载图像列表,然后使用MTCNN网络对每个图像进行人脸检测。最后,我们汇总所有图像中检测到的人脸数,并打印结果。
请注意,这只是一个简单的示例代码,您可能需要对其进行修改以实现更详细的评估,例如计算每个图像中检测到的真实人脸数和误检率等指标。
MTCNN截取人脸 python代码
以下是使用MTCNN库在Python中截取人脸的示例代码:
```python
import cv2
from mtcnn import MTCNN
# 创建MTCNN检测器
detector = MTCNN()
# 加载图像
image = cv2.imread('path/to/image.jpg')
# 检测人脸
results = detector.detect_faces(image)
# 遍历每个检测结果
for result in results:
# 获取人脸框位置
x, y, width, height = result['box']
# 截取人脸
face = image[y:y+height, x:x+width]
# 显示截取结果
cv2.imshow('Face', face)
cv2.waitKey(0)
# 释放窗口
cv2.destroyAllWindows()
```
需要注意的是,MTCNN库需要安装才能使用。可以通过以下命令进行安装:
```
pip install mtcnn
```
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