在本文中，将探讨如何利用Caffe模型构建一个面部检测算法，不涉及OpenCV。将结合计算机视觉技术和深度学习技能，使用预训练的深度学习模型来检测不同角度的图像中的面部。
深度学习模型在图像处理方面的优势是众所周知的，因此选择使用Caffe模型，这是一个预训练的模型。以下是使用深度学习模型的一些好处：
高效的处理能力：深度学习模型在图像处理方面表现出色，Caffe模型因其预训练的特性而成为首选。
准确的结果：在图像处理应用中使用深度学习模型，尤其是神经网络，相较于HAAR级联分类器，能够提供更准确的结果。
检测多张面孔：使用其他方法时，有时无法检测到多张面孔，但使用ResNet-10架构时，可以高效地通过网络模型（SSD）检测到各种面孔。
首先，需要导入执行面部检测所需的库。以下是一些基本的导入语句：
import os
import cv2
import dlib
from time import time
import matplotlib.pyplot as plt
探讨了许多用于实时和图像中检测面部的算法。使用的深度学习方法采用了ResNet-10神经网络架构来检测图像中的多张面孔，这比OpenCV HAAR级联面部检测方法更准确。
加载基于深度学习的面部检测器时，有两个选项：Caffe和TensorFlow。以下是如何加载这些模型的示例代码：
# 加载Caffe模型
opencv_dnn_model = cv2.dnn.readNetFromCaffe(prototxt="models/deploy.prototxt",
caffeModel="models/res10_300x300_ssd_iter_140000_fp16.caffemodel")
接下来，将创建一个名为cvDnnDetectFaces的面部检测函数。以下是函数的实现步骤：
def cvDnnDetectFaces(image, opencv_dnn_model, min_confidence=0.5, display=True):
image_height, image_width, _ = image.shape
output_image = image.copy()
preprocessed_image = cv2.dnn.blobFromImage(image, scalefactor=1.0, size=(300, 300),
mean=(104.0, 117.0, 123.0), swapRB=False, crop=False)
opencv_dnn_model.setInput(preprocessed_image)
start = time()
results = opencv_dnn_model.forward()
end = time()
for face in results[0][0]:
face_confidence = face[2]
if face_confidence > min_confidence:
bbox = face[3:]
x1 = int(bbox[0] * image_width)
y1 = int(bbox[1] * image_height)
x2 = int(bbox[2] * image_width)
y2 = int(bbox[3] * image_height)
cv2.rectangle(output_image, pt1=(x1, y1), pt2=(x2, y2), color=(0, 255, 0), thickness=image_width//200)
cv2.rectangle(output_image, pt1=(x1, y1-image_width//20), pt2=(x1+image_width//16, y1),
color=(0, 255, 0), thickness=-1)
cv2.putText(output_image, text=str(round(face_confidence, 1)), org=(x1, y1-25),
fontFace=cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX, fontScale=image_width//700,
color=(255,255,255), thickness=image_width//200)
if display:
cv2.putText(output_image, text='Time taken: '+str(round(end - start, 2))+' Seconds.', org=(10, 65),
fontFace=cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX, fontScale=image_width//700,
color=(0,0,255), thickness=image_width//500)
plt.figure(figsize=[20,20])
plt.subplot(121);plt.imshow(image[:,:,::-1]);plt.title("Original Image");plt.axis('off');
plt.subplot(122);plt.imshow(output_image[:,:,::-1]);plt.title("Output");plt.axis('off');
else:
return output_image, results
image = cv2.imread('media/test.jpg')
cvDnnDetectFaces(image, opencv_dnn_model, display=True)