使用cv2.dnn的深度學習模塊進行圖像處理

一、簡介

cv2是Python語言中開源的圖像處理庫，其中的dnn模塊提供了一套深度學習模型的API，讓我們可以方便地使用預訓練好的深度學習模型來進行圖像處理。使用dnn模塊，可以快速地進行圖像分類、物體檢測、人臉識別等任務，同時也可以自己訓練深度學習模型用於特定的應用場景中。

二、加載預訓練模型

首先要使用cv2.dnn模塊，需要先加載對應的預訓練模型。cv2.dnn模塊支持加載的深度學習框架包括：Caffe、TensorFlow、Torch、Darknet。

import cv2

# 加載Caffe框架訓練的預訓練模型
model = "path/to/your/model"
config = "path/to/your/config"
net = cv2.dnn.readNetFromCaffe(config, model)

# 加載TensorFlow框架訓練的預訓練模型
model = "path/to/your/model.pb"
config = "path/to/your/config.pbtxt"
net = cv2.dnn.readNetFromTensorflow(model, config)

# 加載Torch框架訓練的預訓練模型
model = "path/to/your/model.t7"
net = cv2.dnn.readNetFromTorch(model)

# 加載Darknet框架訓練的預訓練模型
model = "path/to/your/model.weights"
config = "path/to/your/config.cfg"
net = cv2.dnn.readNetFromDarknet(config, model)

三、使用預訓練模型進行圖像分類

使用cv2.dnn模塊進行圖像分類，可以將圖像輸入經過預訓練模型的前向傳播過程，得到模型對輸入圖像的預測結果。

以下代碼示例使用了Caffe框架訓練的預訓練模型進行圖像分類。

import cv2
import numpy as np

# 加載預訓練模型
model = "path/to/your/model"
config = "path/to/your/config"
net = cv2.dnn.readNetFromCaffe(config, model)

# 加載圖像，並對圖像進行預處理
image = cv2.imread("path/to/your/image")
resized = cv2.resize(image, (224, 224))
blob = cv2.dnn.blobFromImage(resized, 1.0, (224, 224), (104, 117, 123))

# 將預處理後的圖像輸入模型進行前向傳播
net.setInput(blob)
preds = net.forward()

# 對預測結果進行解析
with open("path/to/your/imagenet_labels.txt") as f:
    labels = f.read().strip().split("\n")

idxs = np.argsort(preds[0])[::-1][:5]
for i in idxs:
    label = labels[i].split(",")[1]
    prob = preds[0][i] * 100
    print("Label: {}, Probability: {:.2f}%".format(label, prob))

四、使用YOLO進行目標檢測

YOLO（You Only Look Once）是一種基於深度學習的目標檢測算法，能夠同時實現高精度和高速度的目標檢測。使用YOLO進行目標檢測，可以將圖像輸入經過預訓練模型的前向傳播過程，得到模型對輸入圖像中目標的位置和類別等信息。

以下代碼示例使用了Darknet框架訓練的YOLOv3-tiny預訓練模型進行目標檢測。

import cv2
import numpy as np

# 加載預訓練模型
model = "path/to/your/model.weights"
config = "path/to/your/config.cfg"
net = cv2.dnn.readNetFromDarknet(config, model)

# 加載標籤文件
with open("path/to/your/coco.names") as f:
    labels = f.read().strip().split("\n")

# 加載圖像，獲取圖像的大小
image = cv2.imread("path/to/your/image")
(H, W) = image.shape[:2]

# 將圖像輸入模型進行前向傳播，並獲取檢測結果
blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1 / 255.0, (416, 416), swapRB=True, crop=False)
net.setInput(blob)
layerOutputs = net.forward(["yolo_82", "yolo_94", "yolo_106"])

# 解析檢測結果
boxes = []
confidences = []
classIDs = []

for output in layerOutputs:
    for detection in output:
        scores = detection[5:]
        classID = np.argmax(scores)
        confidence = scores[classID]
        
        if confidence > 0.5:
            box = detection[0:4] * np.array([W, H, W, H])
            (centerX, centerY, width, height) = box.astype("int")
            
            x = int(centerX - (width / 2))
            y = int(centerY - (height / 2))
            
            boxes.append([x, y, int(width), int(height)])
            confidences.append(float(confidence))
            classIDs.append(classID)
        
idxs = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, 0.5, 0.3)

# 繪製檢測結果
if len(idxs) > 0:
    for i in idxs.flatten():
        (x, y) = (boxes[i][0], boxes[i][1])
        (w, h) = (boxes[i][2], boxes[i][3])
        
        color = [int(c) for c in COLORS[classIDs[i]]]
        cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), color, 2)
        text = "{}: {:.4f}".format(labels[classIDs[i]], confidences[i])
        cv2.putText(image, text, (x, y - 5), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, color, 2)

cv2.imshow("Image", image)
cv2.waitKey(0)

五、使用FaceNet進行人臉識別

FaceNet是一種基於深度學習的人臉識別算法，能夠實現較高的識別準確率。使用FaceNet進行人臉識別，需要首先使用face_recognition庫進行人臉檢測和對齊，然後將對齊後的人臉圖像輸入經過FaceNet預訓練模型的前向傳播過程，得到人臉特徵向量，最後通過計算特徵向量之間的距離來判斷兩張人臉是否為同一個人。

以下代碼示例使用了FaceNet預訓練模型進行人臉識別。

import cv2
import numpy as np
import face_recognition

# 加載預訓練模型
model = "path/to/your/model.pb"
net = cv2.dnn.readNetFromTensorflow(model)

# 加載圖像，使用face_recognition庫進行人臉檢測和對齊
image = cv2.imread("path/to/your/image")
face_locations = face_recognition.face_locations(image)

# 對齊後的人臉圖像輸入模型進行前向傳播，得到人臉特徵向量
faces = []
for location in face_locations:
    (top, right, bottom, left) = location
    face = image[top:bottom, left:right]
    face = cv2.resize(face, (96, 96))
    face = cv2.cvtColor(face, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    face = np.transpose(face, (2, 0, 1))
    face = np.expand_dims(face, axis=0)
    faces.append(face)

blob = np.vstack(faces)
net.setInput(blob)
preds = net.forward()

# 計算特徵向量之間的距離，判斷兩張人臉是否為同一個人
known_embeddings = np.load("path/to/your/known_embeddings.npy")
known_names = np.load("path/to/your/known_names.npy")

for i in range(len(faces)):
    distances = np.linalg.norm(preds[i] - known_embeddings, axis=1)
    min_distance_idx = np.argmin(distances)
    
    if distances[min_distance_idx]  15 else top + 15
    cv2.putText(image, name, (left, y), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.75, (136, 255, 81), 2)

cv2.imshow("Image", image)
cv2.waitKey(0)