13 君正人形检测算法的封装

**君正人形检测算法的封装**

君正人形检测是人脸识别领域的一个重要任务，用于检测出图像中的人脸区域。下面我们将介绍如何使用 OpenCV 库来实现君正人形检测算法，并对其进行封装。

###依赖库* OpenCV4.5+

### 算法流程1. **载入模型**:首先，我们需要载入训练好的君正人形检测模型。
2. **预处理**:接下来，我们需要对输入图像进行预处理，包括resize和转换为OpenCV支持的数据类型。
3. **检测**:使用载入的模型，对预处理后的图像进行检测，得到人脸区域的坐标和尺寸。
4. **非极大值抑制(NMS)**:对检测出的结果进行NMS，以去除重复的人脸区域。

### 封装代码

import cv2import numpy as npclass FaceDetector:
 def __init__(self, model_path):
 # 载入模型 self.net = cv2.dnn.readNetFromCaffe(model_path)

 def detect(self, image):
 # 预处理 image = cv2.resize(image, (300,300))
 image = image.astype(np.float32)
 image /=255.0 # 检测 self.net.setInput(cv2.dnn.blobFromImage(image,1.0, (300,300), [104,117,123], False, False))
 detections = self.net.forward()

 # 非极大值抑制(NMS)
 boxes = []
 for i in range(detections.shape[2]):
 confidence = detections[0,0, i,2]
 if confidence >0.5:
 x1 = int(detections[0,0, i,3] * image.shape[1])
 y1 = int(detections[0,0, i,4] * image.shape[0])
 x2 = int(detections[0,0, i,5] * image.shape[1])
 y2 = int(detections[0,0, i,6] * image.shape[0])

 boxes.append((x1, y1, x2, y2))

 return boxes# 使用示例detector = FaceDetector('path_to_model')
image = cv2.imread('path_to_image.jpg')
faces = detector.detect(image)

for face in faces:
 x1, y1, x2, y2 = face cv2.rectangle(image, (x1, y1), (x2, y2), (0,255,0),2)
cv2.imshow('Faces', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()