使用Python+OpenCV實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)處理人臉圖像的快速指南
對(duì)于眼睛,我們以類(lèi)似的方式進(jìn)行搜索,但將搜索范圍縮小到面部矩形:eyes = eyes_cascade.detectMultiScale(img[y:y+h, x:x+w])for (ex, ey, ew, eh) in eyes: cv2.rectangle(img, (x+ex, y+ey), (x+ex+ew, y+ey+eh), (255, 255, 255), 1)成啦!
雖然這是預(yù)期的結(jié)果,但我們會(huì)遇到很多其他方面的問(wèn)題。很多時(shí)候,我們沒(méi)有正面和清晰的人的臉,甚至……沒(méi)有眼睛:
眼睛是被白色包圍的黑色污點(diǎn):
此處有4只眼,僅檢測(cè)到3只眼:
矯正臉部通過(guò)計(jì)算兩只眼睛之間的角度,我們可以拉直臉部圖像(這很容易)。計(jì)算后,我們僅需兩個(gè)步驟即可旋轉(zhuǎn)圖像:rows, cols = img.shape[:2]M = cv2.getRotationMatrix2D((cols/2, rows/2), <angle>, 1)img_rotated = cv2.warpAffine(face_orig, M, (cols,rows))
裁剪臉部為了幫助我們的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成人臉?lè)诸?lèi)任務(wù),最好去掉背景、衣服或配飾等外部干擾信息。在這種情況下,裁剪臉部是一個(gè)很好的選擇。我們需要做的第一件事是從矯正的人臉圖像中再次得到人臉矩形。然后我們需要做一個(gè)步驟:我們可以按原樣裁剪矩形區(qū)域,或者添加一個(gè)額外的填充,這樣我們可以獲得更多的空間。這取決于要解決的具體問(wèn)題(按年齡、性別、種族等分類(lèi));也許你想要更多的頭發(fā);也許不需要。
最后,裁剪(p表示填充):cv2.imwrite('crop.jpg', img_rotated[y-p+1:y+h+p, x-p+1:x+w+p])看!這張臉是孤立的,幾乎可以進(jìn)行深度學(xué)習(xí)了
圖像縮放神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要所有的輸入圖像具有相同的形狀和大小,因?yàn)镚PU在同一時(shí)間對(duì)一批圖像應(yīng)用相同的指令,以達(dá)到超級(jí)快的速度。我們可以動(dòng)態(tài)地調(diào)整它們的大小,但這可能不是一個(gè)好主意,因?yàn)樵谟?xùn)練期間將對(duì)每個(gè)文件執(zhí)行多個(gè)轉(zhuǎn)換。因此,如果我們的數(shù)據(jù)集有很多圖像,我們應(yīng)該考慮在訓(xùn)練階段之前實(shí)現(xiàn)批量調(diào)整大小的過(guò)程。在OpenCV中,我們可以使用resize()函數(shù)執(zhí)行向下縮放和向上縮放,有幾種可用的插值方法,指定最終尺寸的例子:cv2.resize(img, (<width>, <height>), interpolation=cv2.INTER_LINEAR)為了縮小圖像,OpenCV建議使用INTER_AREA插值,而要放大圖像,可以使用INTER_CUBIC(慢)或INTER_LINEAR(快,效果仍然不錯(cuò))。最后是質(zhì)量和時(shí)間之間的權(quán)衡。我做了一個(gè)快速的升級(jí)比較:
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