基于MTCNN/TensorFlow实现人脸检测

人脸检测方法有许多，比如opencv自带的人脸haar特征分类器和dlib人脸检测方法等。对于opencv的人脸检测方法，有点是简单，快速；存在的问题是人脸检测效果不好。正面/垂直/光线较好的人脸，该方法可以检测出来，而侧面/歪斜/光线不好的人脸，无法检测。因此，该方法不适合现场应用。对于dlib人脸检测方法，效果好于opencv的方法，但是检测力度也难以达到现场应用标准。

mtcnn是基于深度学习的人脸检测方法，对自然环境中光线，角度和人脸表情变化更具有鲁棒性，人脸检测效果更好；同时，内存消耗不大，可以实现实时人脸检测。

代码如下：

									from scipy import misc 

									import tensorflow as tf 

									import detect_face 

									import cv2 

									import matplotlib.pyplot as plt 

									%pylab inline 

									minsize = 20 # minimum size of face 

									threshold = [ 0.6, 0.7, 0.7 ] # three steps's threshold 

									factor = 0.709 # scale factor 

									gpu_memory_fraction=1.0

									print('creating networks and loading parameters') 

									with tf.graph().as_default(): 

									    gpu_options = tf.gpuoptions(per_process_gpu_memory_fraction=gpu_memory_fraction) 

									    sess = tf.session(config=tf.configproto(gpu_options=gpu_options, log_device_placement=false)) 

									    with sess.as_default(): 

									      pnet, rnet, onet = detect_face.create_mtcnn(sess, none) 

									image_path = '/home/cqh/facedata/multi_face/multi_face3.jpg'      

									img = misc.imread(image_path)       

									bounding_boxes, _ = detect_face.detect_face(img, minsize, pnet, rnet, onet, threshold, factor) 

									nrof_faces = bounding_boxes.shape[0]#人脸数目 

									print('找到人脸数目为：{}'.format(nrof_faces)) 

									print(bounding_boxes) 

									crop_faces=[] 

									for face_position in bounding_boxes: 

									  face_position=face_position.astype(int) 

									  print(face_position[0:4]) 

									  cv2.rectangle(img, (face_position[0], face_position[1]), (face_position[2], face_position[3]), (0, 255, 0), 2) 

									  crop=img[face_position[1]:face_position[3], 

									       face_position[0]:face_position[2],] 

									  crop = cv2.resize(crop, (96, 96), interpolation=cv2.inter_cubic ) 

									  print(crop.shape) 

									  crop_faces.append(crop) 

									  plt.imshow(crop) 

									  plt.show() 

									plt.imshow(img) 

									plt.show()