局部遮挡的人脸识别基于深度学习的算法代码

以下是基于深度学习的局部遮挡人脸识别算法的示例代码：

import cv2
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import load_model

# 加载模型
model = load_model('model.h5')

# 加载人脸检测器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

# 加载图像
img = cv2.imread('test.jpg')

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 检测人脸
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)

# 遍历每个人脸
for (x, y, w, h) in faces:
    # 提取人脸区域
    face_img = img[y:y+h, x:x+w]
    
    # 缩放图像并扩展维度
    face_img = cv2.resize(face_img, (224, 224))
    face_img = np.expand_dims(face_img, axis=0)
    
    # 预测人脸是否遮挡
    mask_prob = model.predict(face_img)[0][0]
    
    # 如果遮挡概率大于0.5，认为人脸被遮挡
    if mask_prob > 0.5:
        # 绘制红色矩形框
        cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 2)
    else:
        # 绘制绿色矩形框
        cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

# 显示结果
cv2.imshow('result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，`model.h5` 是训练好的模型文件，`haarcascade_frontalface_default.xml` 是人脸检测器文件，`test.jpg` 是要检测的图像文件。该代码会检测图像中的所有人脸并预测其遮挡情况，最终在图像中绘制矩形框标注。