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人脸检测

SSD-Mobilenet 人脸检测

本章为您介绍如何使用角蜂鸟在Python调用内置部署的SSD-Mobilenet人脸检测卷积神经网络。

检测器分析图片并找出目标的位置和尺寸。

• 本教程基于Ubuntu 16.04系统
  
  

路径和文件

• 人脸识别Python：SungemSDK/examples/python/FaceDetector.py
• 模型文件：SungemSDK/examples/graphs/graph_face_SSD
  
  

人脸检测 Face Detector

在python目录下执行以下命令来启动 人脸检测 范例。

1. ~/SungemSDK/examples/python$ python3 FaceDetector.py

复制代码

得到结果：

1. | ======= Horned Sungem ======== |
   
2. |        Device found [0]        |
   
3. |    ../graphs/graph_face_SSD    |
   
4. |     Model loaded to Python     |
   
5. |   Model allocated to device    |
   
6. | ============================== |
   
7. * *****SSD [0]: Box values****** *
   
8. ...

复制代码

如图像中包括人脸，则：

1. * *****SSD [1]: Box values****** *
   
2. *         Box Name: Face         *
   
3. * 360 106 591 361 - w:231 h:255  *

复制代码

其中SSD [N]中N为检测人脸个数，下一行为人脸检测框Bounding Box的左上角和右下角坐标以及窗的宽高。

参数设置
初始化

1. WEBCAM = False
   
2. net = hs.HS('FaceDetector', zoom = True, verbose = 2)

复制代码

两种模式（WEBCAM）：

• True时使用外接USB摄像头
• False时使用角蜂鸟内置摄像头
  
  

在初始化角蜂鸟时可设置的参数：

• zoom: 如果为True，则输出图像为640*360，否则为1920*1080 *
• verbose: 0时不输出任何信息、1时输出设备和其他关键信息、2时输出全部信息。
• threshSSD: 人脸检测阈值，范围为0-1， 提高阈值会减少错检但增加漏检，反之亦然。
  
  

检测

1. result = net.run(img)

复制代码

使用角蜂鸟模式时（WEBCAM为False），无需输入图像，img为None。在使用外置摄像头模式时需输入图像。 result中返回图像与检测结果，分别放置在result[0]与result[1]中

检测结果包括以下内容，按照数组顺序： 例如

1. print(result[1])
   
2. [[0, 0.99805, 334, 2, 595, 289]]

复制代码

• 检测目标类别：人脸固定为0, 物体检测时可为0-19,对应不同的标签（请参考VOC数据库标注）。
• 检测置信度：范围为0-1,越高检测器越肯定目标是否准确。
• 人脸框的位置：4个数值对应左上角和右下角坐标。
  
  

可视化

1. img = net.plotSSD(result)

复制代码

输入result，输出画框之后的图像。之后通过OpenCV函数来显示图像。

使用实例

1. * *****SSD [9]: Box values****** *
   
2. *         Box Name: Face         *
   
3. * 167 103 307 262 - w:140 h:159  *
   
4. *         Box Name: Face         *
   
5. *  29 114 140 272 - w:111 h:158  *
   
6. *         Box Name: Face         *
   
7. * 344 101 446 239 - w:102 h:138  *
   
8. *         Box Name: Face         *
   
9. * 349 255 474 365 - w:125 h:110  *
   
10. *         Box Name: Face         *
    
11. *  507 93 611 225 - w:104 h:132  *
    
12. *         Box Name: Face         *
    
13. *  205 280 313 362 - w:108 h:82  *
    
14. *         Box Name: Face         *
    
15. *   19 2 119 109 - w:100 h:107   *
    
16. *         Box Name: Face         *
    
17. *   189 4 290 99 - w:101 h:95    *
    
18. *         Box Name: Face         *
    
19. *    334 0 425 92 - w:91 h:92    *

复制代码

*截图和复制时之间的短暂延时导致图片与结果略微不符

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