示例-人脸识别¶

此示例展示了第二代模型管道构建器的基本架构，将多个神经网络模型并行或串联组合在一起，ROI从一个网络传递到一个或多个后续的网络中。

此示例使用3个模型构建了一个管道，该管道能够检测视频上的面部，及其面部特征点，并使用提供的面部数据库识别人员。

演示¶

示例源代码¶

人脸识别示例的源代码在 GitHub 的代码仓库中, 国内用户可以在 Gitee 的代码仓库获得

请参考README运行程序.

代码原理说明¶

1. 从人脸库读取图片¶

2. 运行模型¶

运行face-detection-retail-0004模型检测图像中的人脸，并截取面部图像。

运行landmarks-regression-retail-0009模型检测面部特征点

图像几何变换，使用cv2.warpffine函数将面部转正

如上图所示将面部倾斜的图像转正

运行face-reidentification-retail-0095模型获取特征向量

将获取到的图片特征向量添加到列表中，以备后续与从板载相机获取的图像进行比较

从板载相机获取图像并执行以上过程