AI计算机视觉进阶项目（一）——带口罩识别检测（4）

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本专栏《AI计算机视觉进阶项目》主要以计算机视觉实战项目为主，第一个项目为口罩检测：该项目将分为几个模块进行展示。本项目已完成链接：

1.AI计算机视觉进阶项目（一）——带口罩识别检测（1）_AI炮灰的博客-CSDN博客

2.AI计算机视觉进阶项目（一）——带口罩识别检测（2）_AI炮灰的博客-CSDN博客

3.AI计算机视觉进阶项目（一）——带口罩识别检测（3）_AI炮灰的博客-CSDN博客

一、本节概述

对AI计算机视觉进阶项目（一）——带口罩识别检测（3）中训练好的模型进行预测。

二、任务实现

2.1.加载模型

 # 加载模型
    model = keras.models.load_model('./face_mask_model.h5')
    model.summary()

 2.2选取测试图像

  # 挑选一个测试图像
    img = cv2.imread('img.png')
    plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
    plt.show()

 2.3对测试数据进行裁剪和Blob

    """
        由于在训练的时候将图像进行了裁剪以及blob变换，因此在测试的时候同样需要如此处理
    """
    # 加载SSD模型：将人脸剪切出来
    face_detector = cv2.dnn.readNetFromCaffe('./weights/deploy.prototxt.txt',
                                             'weights/res10_300x300_ssd_iter_140000.caffemodel')
    img_crop = face_detect(img)
    plt.imshow(cv2.cvtColor(img_crop, cv2.COLOR_BGR2RGB))
    plt.show()
 
    img_blob = imgBlob(img_crop)
    plt.imshow(cv2.cvtColor(img_blob, cv2.COLOR_BGR2RGB))
    plt.show()

裁剪和blob函数如下所示：

def face_detect(img):
    # 转为blob：进行均值相减，加快运算
    img_blob = cv2.dnn.blobFromImage(img, 1, (300, 300), (104, 177, 123), swapRB=True)
    # 输入
    face_detector.setInput(img_blob)
    # 推理
    detections = face_detector.forward()
    # print(detections.shape)
 
    # 遍历结果
    # 获取原图大小
    img_h, img_w = img.shape[:2]
 
    # 人数
    person_count = detections.shape[2]
 
    for face_index in range(person_count):
        # 置信度
        confidence = detections[0, 0, face_index, 2]
        # print(confidence) # 发现大部分置信度都是比较小，我们这挑选比较大的置信度
        if confidence >0.5: # 表示检测到人脸
            locations = detections[0, 0, face_index, 3:7]*np.array([img_w, img_h, img_w, img_h]) # 由于之前归一化了，所以拿到位置要乘以宽高返回到原图大小
            # 用矩形框画出人脸:由于画矩形框不能有小数，所以需要取整
            l, t, r, b = locations.astype('int')
            # cv2.rectangle(img, (l, t), (r, b), (0, 255, 0), 5)
            # plt.imshow(cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB))
            # plt.show()
            return img[t:b, l:r]
    return None
 
# 转为Blob图像
def imgBlob(img):
    img_blob = cv2.dnn.blobFromImage(img, 1, (100, 100), (104, 177, 123), swapRB=True)
    # 转变后图像由三维会变为四维，所以需要进行维度压缩:变为：(1, 3, 300, 300)
    img_squeeze = np.squeeze(img_blob)  # 变为（3, 300, 300)所以需要转置将3放在后面
    img_squeeze = img_squeeze.T # 输出人倒立横着的，所以需要旋转90度
    # 旋转
    img_rotate = cv2.rotate(img_squeeze, cv2.ROTATE_90_CLOCKWISE)
    # 再进行镜像翻转图像就和原图位置一样
    img_flip = cv2.flip(img_rotate, 1)
    # 去除负数:将小于0设置为0，大于0不变
    img_flip = np.maximum(img_flip, 0)
    # 归一化
    img_blob = img_flip / img_flip.max()
    return img_blob

 2.4进行预测

 # 进行预测：
    print(img_blob.shape)  # 由于模型的输入要是四维的，而本数据是(100, 100, 3)，所以需要升高维度
    img_input = img_blob.reshape(1, 100, 100, 3)
    # 得到对应属于每一类别的概率
    result = model.predict(img_input)  # 输出是一个二维的，我们要变为一维的
    print(result)  # 输出的结果看不出谁大谁小，所以需要将其利用softmax变为0-1
 
    print(result[0])  # 变为一维的
    result = softmax(result[0])  # 很明显可以看出属于哪个类别概率大
    print(result)
 
    # 找到最大值的索引就是属于某个类别的概率
    max_index = result.argmax()
    max_value = result[max_index]
    print(max_value)  # 输出最大值的概率
 
    label = os.listdir('images')
    # 预测图像所属类别
    pre_label = label[max_index]
    print(pre_label)

 3.完整代码

from tensorflow.python import keras
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.special import softmax
import os
 
def face_detect(img):
    # 转为blob：进行均值相减，加快运算
    img_blob = cv2.dnn.blobFromImage(img, 1, (300, 300), (104, 177, 123), swapRB=True)
    # 输入
    face_detector.setInput(img_blob)
    # 推理
    detections = face_detector.forward()
    # print(detections.shape)
 
    # 遍历结果
    # 获取原图大小
    img_h, img_w = img.shape[:2]
 
    # 人数
    person_count = detections.shape[2]
 
    for face_index in range(person_count):
        # 置信度
        confidence = detections[0, 0, face_index, 2]
        # print(confidence) # 发现大部分置信度都是比较小，我们这挑选比较大的置信度
        if confidence >0.5: # 表示检测到人脸
            locations = detections[0, 0, face_index, 3:7]*np.array([img_w, img_h, img_w, img_h]) # 由于之前归一化了，所以拿到位置要乘以宽高返回到原图大小
            # 用矩形框画出人脸:由于画矩形框不能有小数，所以需要取整
            l, t, r, b = locations.astype('int')
            # cv2.rectangle(img, (l, t), (r, b), (0, 255, 0), 5)
            # plt.imshow(cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB))
            # plt.show()
            return img[t:b, l:r]
    return None
 
# 转为Blob图像
def imgBlob(img):
    img_blob = cv2.dnn.blobFromImage(img, 1, (100, 100), (104, 177, 123), swapRB=True)
    # 转变后图像由三维会变为四维，所以需要进行维度压缩:变为：(1, 3, 300, 300)
    img_squeeze = np.squeeze(img_blob)  # 变为（3, 300, 300)所以需要转置将3放在后面
    img_squeeze = img_squeeze.T # 输出人倒立横着的，所以需要旋转90度
    # 旋转
    img_rotate = cv2.rotate(img_squeeze, cv2.ROTATE_90_CLOCKWISE)
    # 再进行镜像翻转图像就和原图位置一样
    img_flip = cv2.flip(img_rotate, 1)
    # 去除负数:将小于0设置为0，大于0不变
    img_flip = np.maximum(img_flip, 0)
    # 归一化
    img_blob = img_flip / img_flip.max()
    return img_blob
 
if __name__ =="__main__":
    # 加载模型
    model = keras.models.load_model('./face_mask_model.h5')
    model.summary()
 
    # 挑选一个测试图像
    img = cv2.imread('img.png')
    plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
    plt.show()
 
    """
        由于在训练的时候将图像进行了裁剪以及blob变换，因此在测试的时候同样需要如此处理
    """
    # 加载SSD模型：将人脸剪切出来
    face_detector = cv2.dnn.readNetFromCaffe('./weights/deploy.prototxt.txt',
                                             'weights/res10_300x300_ssd_iter_140000.caffemodel')
    img_crop = face_detect(img)
    plt.imshow(cv2.cvtColor(img_crop, cv2.COLOR_BGR2RGB))
    plt.show()
 
    img_blob = imgBlob(img_crop)
    plt.imshow(cv2.cvtColor(img_blob, cv2.COLOR_BGR2RGB))
    plt.show()
 
    # 进行预测：
    print(img_blob.shape)  # 由于模型的输入要是四维的，而本数据是(100, 100, 3)，所以需要升高维度
    img_input = img_blob.reshape(1, 100, 100, 3)
    # 得到对应属于每一类别的概率
    result = model.predict(img_input)  # 输出是一个二维的，我们要变为一维的
    print(result)  # 输出的结果看不出谁大谁小，所以需要将其利用softmax变为0-1
 
    print(result[0])  # 变为一维的
    result = softmax(result[0])  # 很明显可以看出属于哪个类别概率大
    print(result)
 
    # 找到最大值的索引就是属于某个类别的概率
    max_index = result.argmax()
    max_value = result[max_index]
    print(max_value)  # 输出最大值的概率
 
    label = os.listdir('images')
    # 预测图像所属类别
    pre_label = label[max_index]
    print(pre_label)