if __name__ == '__main__': # help(MTCNN) # help(InceptionResnetV1) # 获取设备 device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') print(device) # mtcnn模型加载【设置网络参数，进行人脸检测】 mtcnn = MTCNN(min_face_size=12, thresholds=[0.2, 0.2, 0.3], keep_all=True, device=device) # InceptionResnetV1模型加载【用于获取人脸特征向量】 resnet = InceptionResnetV1(pretrained='vggface2').eval().to(device) MatchThreshold = 0.8 # 人脸特征向量匹配阈值设置 known_faces_emb, _ = load_known_faces('401.jpg', mtcnn, resnet) # 已知人物图 # bFaceThin.png lyf2.jpg faces_emb, img = load_known_faces('402.jpg', mtcnn, resnet) # 待检测人物图 isExistDst = match_faces(faces_emb, known_faces_emb, MatchThreshold) # 人脸匹配 print("设置的人脸特征向量匹配阈值为：", MatchThreshold) if isExistDst: boxes, prob, landmarks = mtcnn.detect(img, landmarks=True) # 返回人脸框，概率，5个人脸关键点 print('由于欧氏距离小于匹配阈值，故匹配') else: print('由于欧氏距离大于匹配阈值，故不匹配')

这段代码是一个人脸识别的示例，具体流程如下：

1. 判断当前设备是否支持 CUDA，如果支持则使用 GPU 进行计算，否则使用 CPU。

2. 使用 MTCNN 模型进行人脸检测，获取人脸框、概率和关键点等信息。

3. 使用 InceptionResnetV1 模型获取人脸特征向量。

4. 加载已知人物图像和待检测人物图像，并分别获取其人脸特征向量。

5. 对比已知人物和待检测人物的人脸特征向量，如果欧氏距离小于设定的匹配阈值，则认为两者匹配，否则不匹配。

6. 如果匹配，则在待检测人物图像中绘制人脸框和关键点，输出匹配结果；否则输出不匹配结果。

其中，MTCNN 是一种用于多尺度人脸检测的卷积神经网络模型，InceptionResnetV1 是一种用于人脸识别的卷积神经网络模型。这段代码主要使用了这两个模型来实现人脸识别。

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if __name__ == "__main__": import argparse parser = argparse.ArgumentParser( description=__doc__) # 使用设备类型 parser.add_argument('--device', default='cuda:2', help='device') # 检测目标类别数 parser.add_argument('--num-classes', type=int, default='3', help='number of classes') # 数据集的根目录(VOCdevkit) parser.add_argument('--data-path', default='./', help='dataset root') # 训练好的权重文件 parser.add_argument('--weights-path', default='./save_weights_resNet/resNetFpn-model-0.pth', type=str, help='training weights') # batch size parser.add_argument('--batch_size', default=1, type=int, metavar='N', help='batch size when validation.') args = parser.parse_args() main(args)

这段代码使用 argparse 解析命令行参数，并调用了一个名为 main() 的函数，传入参数 args。

具体解析的参数包括：

- `--device`：用于指定设备类型，默认值为 'cuda:2'。
- `--num-classes`：用于指定检测目标的类别数，默认值为 3。
- `--data-path`：用于指定数据集的根目录，默认值为 './'。
- `--weights-path`：用于指定训练好的权重文件的路径，默认值为 './save_weights_resNet/resNetFpn-model-0.pth'。
- `--batch_size`：用于指定验证时的批处理大小，默认值为 1。

你可以根据需要修改参数的默认值，然后在命令行中指定不同的参数值来运行脚本。例如：

python your_script.py --device cuda:0 --num-classes 5 --data-path /path/to/dataset --weights-path /path/to/weights.pth --batch_size 4

这样就可以传入不同的参数值来运行脚本了。

代码解释 if __name__ == '__main__': parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--weights', nargs='+', type=str, default='yolov7.pt', help='model.pt path(s)') parser.add_argument('--source', type=str, default='inference/images', help='source') # file/folder, 0 for webcam parser.add_argument('--img-size', type=int, default=640, help='inference size (pixels)') parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.25, help='object confidence threshold') parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.45, help='IOU threshold for NMS') parser.add_argument('--device', default='', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu') parser.add_argument('--view-img', action='store_true', help='display results') parser.add_argument('--save-txt', action='store_true', help='save results to *.txt') parser.add_argument('--save-conf', action='store_true', help='save confidences in --save-txt labels') parser.add_argument('--nosave', action='store_true', help='do not save images/videos') parser.add_argument('--classes', nargs='+', type=int, help='filter by class: --class 0, or --class 0 2 3') parser.add_argument('--agnostic-nms', action='store_true', help='class-agnostic NMS') parser.add_argument('--augment', action='store_true', help='augmented inference') parser.add_argument('--update', action='store_true', help='update all models') parser.add_argument('--project', default='runs/detect', help='save results to project/name') parser.add_argument('--name', default='exp', help='save results to project/name') parser.add_argument('--exist-ok', action='store_true', help='existing project/name ok, do not increment') parser.add_argument('--no-trace', action='store_true', help='don`t trace model') opt = parser.parse_args() print(opt) #check_requirements(exclude=('pycocotools', 'thop'))

这段代码是使用 argparse 库来解析命令行参数。通过 argparse.ArgumentParser() 创建一个解析器对象 parser，然后使用 add_argument() 方法来添加需要解析的参数，如 --weights, --source, --img-size 等。其中 nargs='+', type=str 表示 --weights 参数可以接收多个值，且每个值都是字符串类型。默认的模型权重路径为 yolov7.pt，输入源为 inference/images，推断图片大小为 640x640 像素，目标检测置信度阈值为 0.25，NMS 重叠度阈值为 0.45。可以选择使用 GPU 或 CPU，也可以选择是否显示推断结果、是否保存结果到 txt 文件、是否保存置信度等信息、是否保存图片/视频、是否使用类别过滤、是否使用 class-agnostic NMS、是否进行数据增强等。最后使用 parse_args() 方法解析命令行参数，得到一个 Namespace 对象 opt，其中包含了所有解析后的参数。最后打印 opt。