def load_known_faces(dstImgPath, mtcnn, resnet): aligned = [] knownImg = cv2.imread(dstImgPath) # 读取图片 face = mtcnn(knownImg) # 使用mtcnn检测人脸，返回【人脸数组】 if face is not None: aligned.append(face[0]) aligned = torch.stack(aligned).to(device) with torch.no_grad(): known_faces_emb = resnet(aligned).detach().cpu() # 使用resnet模型获取人脸对应的特征向量 print("\n人脸对应的特征向量为：\n", known_faces_emb) return known_faces_emb, knownImg # 计算人脸特征向量间的欧氏距离，设置阈值，判断是否为同一个人脸 def match_faces(faces_emb, known_faces_emb, threshold): isExistDst = False distance = (known_faces_emb[0] - faces_emb[0]).norm().item() print("\n两张人脸的欧式距离为：%.2f" % distance) if (distance < threshold): isExistDst = True return isExistDst def 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

这段代码是一个人脸识别的Python程序。它首先使用MTCNN模型检测输入图像中的人脸，并将检测到的人脸对齐。然后，它使用InceptionResnetV1模型将对齐后的人脸图像转换为一个128维的特征向量。最后，它将这个特征向量与已知的人脸特征向量进行比较，如果它们之间的欧氏距离小于预先设定的阈值，则认为这两张人脸是同一个人。

具体来说，这段代码包含了两个函数：load_known_faces和match_faces。load_known_faces函数用于加载一个已知的人脸图像，并将其转换为一个特征向量。match_faces函数用于将一个输入的人脸图像与已知的人脸特征向量进行比较，判断它们是否属于同一个人。在这个函数中，如果输入人脸图像与已知人脸的欧氏距离小于预先设定的阈值，则认为它们是同一个人，返回True，否则返回False。

在main函数中，程序首先加载了MTCNN和InceptionResnetV1模型，并设置了人脸特征向量匹配的阈值。该程序可以用于人脸识别等应用。

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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。

def load_cnn_train(): data = pd.dataest_csv(dataset_path) pixels = data['pixels'].tolist() width, height = 48, 48 faces = [] for pixel_sequence in pixels: face = [int(pixel) for pixel in pixel_sequence.split(' ')] face = np.asarray(face).reshape(width, height) face = cv2.resize(face.astype('uint8'),image_size) faces.append(face.astype('float32')) faces = np.asarray(faces) faces = np.expand_dims(faces, -1) emotions = pd.get_dummies(data['emotion']).as_matrix() return faces, emotions

这是一个用于加载CNN训练数据的函数。它的功能是从给定的数据集路径中读取数据，对每个像素序列进行处理，并将结果存储在一个列表中。然后，它将每张脸的大小调整为指定的宽度和高度，并将结果转换为浮点数类型。最后，它将脸部数据和情绪标签转换为NumPy数组，并返回这两个数组。

请注意，这段代码中使用的一些函数和库需要提前导入，比如`pandas`和`numpy`库以及`cv2`模块。另外，`image_size`变量的值需要在代码中定义。如果您有任何进一步的问题，请随时提问。