Блог

Я пытаюсь идентифицировать и подсчитать количество человеческих лиц на каждом изображении папки, полной изображений, я использую Deepface для выполнения работы. Я нашел только одну ссылку на функцию DeepFace.detectFace() в Интернете, которая предположительно идентифицирует лица, но у меня возникли некоторые проблемы с правильной реализацией фреймворка, и я не нашел никакой другой ссылки на эту функцию, кроме этой: Выравнивание лица для распознавания лиц в Python в OpenCV

Входными файлами являются только файлы «jpg» и «jpeg».

Мой код следующий:

 from deepface import DeepFace
import os
import os.path
import numpy as np

BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
imgs = []
path = os.path.join(BASE_DIR, 'images')
valid_images = [".jpg", ".gif", ".png", ".tga", ".jpeg"]
# image = Image.open(os.path.join(path, file))

for file in os.listdir(path):
    print(file)
    ext = os.path.splitext(file)[1]
    if ext.lower() not in valid_images:
        continue
    print(ext)
    image_face = DeepFace.detectFace(file)
    print(image_face)
  

И я получаю следующую ошибку:

 2020-08-17 22:33:34.148103: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:59] Could not load dynamic library 'libcudart.so.10.1'; dlerror: libcudart.so.10.1: cannot open shared object file: No such file or directory
2020-08-17 22:33:34.148135: I tensorflow/stream_executor/cuda/cudart_stub.cc:29] Ignore above cudart dlerror if you do not have a GPU set up on your machine.
/home/user/.local/share/virtualenvs/image_cleaning-iUI7F59N/lib/python3.7/site-packages/pandas/compat/__init__.py:120: UserWarning: Could not import the lzma module. Your installed Python is incomplete. Attempting to use lzma compression will result in a RuntimeError.
  warnings.warn(msg)
150_save_2020-08-17-21:44:28_9245.png
.png
Traceback (most recent call last):
  File "face_detection.py", line 18, in <module>
    image_face = DeepFace.detectFace(file)
  File "/home/user/.local/share/virtualenvs/image_cleaning-iUI7F59N/lib/python3.7/site-packages/deepface/DeepFace.py", line 513, in detectFace
    img = functions.detectFace(img_path)[0] #detectFace returns (1, 224, 224, 3)
  File "/home/user/.local/share/virtualenvs/image_cleaning-iUI7F59N/lib/python3.7/site-packages/deepface/commons/functions.py", line 200, in detectFace
    raise ValueError("Confirm that ",img," exists")
ValueError: ('Confirm that ', '150_save_2020-08-17-21:44:28_9245.png', ' exists')
  

 from deepface import DeepFace
from tqdm import tqdm
import cv2
import os

dire = r"path of the folder"
count = 0
for img in tqdm(os.listdir(dire)):
    path = dire '/' img
    try:
        img = cv2.imread(path)
        result = DeepFace.analyze(img, actions= ['gender'])
        if result['gender'] == "Man" or result['gender'] == "Woman":
            count  = 1
    except ValueError:
        pass
print(count)
  

Инициировал переменную count для подсчета количества изображений, на которых найдено человеческое лицо. Человеческие лица могут быть как мужскими, так и женскими в соответствии с пакетом deepface.

Вы вводите имя файла в качестве входных данных. Вы должны предоставить массив изображений.

 import cv2

img = cv2.imread(os.path.join(path, file))
image_face = DeepFace.detectFace(img)
  

Вывод:

Передача точного пути к изображению в функцию detectFace хорошо работает вместо чтения его через opencv.

 #!pip install deepface
from deepface import DeepFace
img = DeepFace.detectFace("img1.jpg")
  

deepface предназначен для работы с одним изображением. даже если изображение имеет несколько граней, оно проигнорирует их и будет работать с первой.

Я рекомендую вам использовать retina-face для обнаружения лиц.

 #!pip install retina-face
from retinaface import RetinaFace
resp = RetinaFace.detect_faces("img1.jpg")
num_of_faces = len(list(resp.keys()))