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from keras.models import load_model
from keras import backend as K
from video_datasets import reszie_image,img_size
import cv2
def face_predict(image,model,class_list,classes):
##############顔の特徴を抽出する###################
# グレースケール処理
img_gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#検出器を使用して画像内の顔を認識し、顔リストを作成します
face_dets = detector(img_gray, 1)
#顔がない場合は、画像を元のパスに戻します
if len(face_dets) == 0:
return image
else:
for det in face_dets:
#顔領域を抽出
face_top = det.top() if det.top() > 0 else 0
face_bottom = det.bottom() if det.bottom() > 0 else 0
face_left = det.left() if det.left() > 0 else 0
face_right = det.right() if det.right() > 0 else 0
face_temp = img_gray[face_top:face_bottom, face_left:face_right] #灰度图
face_img = None
#圧縮画像は64 * 64
little_face = reszie_image(face_temp)
####################################################
# ディメンションの順序は、バックエンドシステムに従って決定されます
if K.image_data_format() == 'channels_first':
face_img = little_face.reshape((1,1,img_size, img_size)) #与模型训练不同，这次只是针对1张图片进行预测
elif K.image_data_format() == 'channels_last':
face_img = little_face.reshape((1, img_size, img_size, 1))
#浮動小数点と正規化
face_img = face_img.astype('float32')
face_img /= 255
#入力が各カテゴリに属する確率を与える
result_probability = model.predict_proba(face_img)
#print('result:', result_probability)
# カテゴリ予測を与える（変更）
if max(result_probability[0]) >= 0.9:
result = model.predict_classes(face_img)
#print('result:', result)
#カテゴリ予測結果を返す
faceID = result[0]
else:
faceID = -1
#額縁
cv2.rectangle(image, (face_left - 10, face_top - 10), (face_right + 10, face_bottom + 10), color,
thickness=2)
#face_id判定
if faceID in classes:
# テキストプロンプトは誰ですか
cv2.putText(image, class_list[faceID],
(face_left, face_top - 30), # 座標
cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, # フォント
1, # フォントサイズ
(255, 0, 255), # 色
2) # ワードライン幅
else:
# テキストプロンプトは誰ですか
cv2.putText(image, 'None ',
(face_left, face_top - 30), # 座標
cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, # フォント
1, # フォントサイズ
(255, 0, 255), # 色
2) # ワードライン幅
return image
if __name__ == '__main__':
import dlib
import numpy as np
#カテゴリー一覧
npz_train_path = r'C:\Users\wlx\Documents\py_study\deeplearning\cnn_face_recogntion\data\npz\video_face_train.npz'
data_train = np.load(npz_train_path)
class_list = data_train['face_names']
classes = [i for i in range(len(class_list))]
#モデルをロードする
model_path = r'C:\Users\wlx\Documents\py_study\deeplearning\cnn_face_recogntion\data\model\aggregate.face.model.h5'
cnn_model = load_model(model_path)
#顔を囲む長方形の枠の色
color = (0, 255, 0)
# 指定されたカメラのリアルタイムビデオストリームをキャプチャする
cap = cv2.VideoCapture(0)
# 正面検出器のインポート（インスタンス化）
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
# 顔を認識するためのサイクル検出
while True:
ret, frame = cap.read() # ビデオのフレームを読む
if ret is False:
continue
else:
frame = face_predict(frame,cnn_model,class_list,classes)
cv2.imshow("login", frame)
# 10ミリ秒待って、キー入力があるかどうかを確認します
k = cv2.waitKey(10)
# qを入力すると、ループを終了します
if k & 0xFF == ord('q'):
break
# カメラを離してすべてのウィンドウを破壊する
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()