深度之眼-CV项目班第9期

核心代码，注释必读

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确定项目目标和数据集

首先需要确定项目的目标和使用的数据集。例如，我们可以选择一个人脸识别的项目，并使用LFW数据集进行训练和测试。

数据预处理和特征提取

在使用数据集之前，需要对数据进行预处理和特征提取。例如，我们可以使用OpenCV库来对图像进行处理，并使用Haar分类器来提取人脸特征。

训练模型和调参

接下来，需要选择一个适当的模型进行训练，并进行调参以达到最好的性能。例如，我们可以选择使用卷积神经网络（CNN）进行训练，并使用交叉验证来选择最佳的超参数。

模型评估和优化

完成模型训练后，需要对模型进行评估和优化。例如，我们可以使用准确率和召回率来评估模型的性能，并使用正则化技术来避免过拟合。

部署和测试

最后，需要将模型部署到实际环境中，并进行测试以确保其可靠性和性能。例如，我们可以将模型部署到移动设备或嵌入式系统中，并使用真实的数据集进行测试。

总结：

这是一个简单的CV项目实战教程，其中涉及到了数据预处理、特征提取、模型训练、调参、模型评估和优化、以及部署和测试等多个方面。当然，每个项目都有其独特的需求和挑战，因此需要根据实际情况进行调整和修改。

以下是一个简单的人脸识别项目的Python实现代码，使用了OpenCV和Keras库：

import numpy as np import cv2 from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten from keras.layers.convolutional import Conv2D, MaxPooling2D from keras.utils import np_utils from keras.optimizers import SGD

数据预处理和特征提取

def preprocess_data(data): # 使用Haar分类器来提取人脸特征 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') processed_data = [] for img in data: gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5) for (x,y,w,h) in faces: roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w] roi_gray = cv2.resize(roi_gray, (48, 48), interpolation=cv2.INTER_AREA) processed_data.append(roi_gray) return np.asarray(processed_data)

构建CNN模型

def build_model(input_shape): model = Sequential() model.add(Conv2D(32, (3, 3), padding='same', activation='relu', input_shape=input_shape)) model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(Dropout(0.25)) model.add(Conv2D(64, (3, 3), padding='same', activation='relu')) model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(Dropout(0.25)) model.add(Flatten()) model.add(Dense(512, activation='relu')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(num_classes, activation='softmax')) return model

定义超参数

batch_size = 64 epochs = 20 num_classes = 2

加载数据集

data = [] labels = [] positive_images = ['positive1.jpg', 'positive2.jpg', ...] negative_images = ['negative1.jpg', 'negative2.jpg', ...] for img_file in positive_images: img = cv2.imread(img_file) data.append(img) labels.append(1) for img_file in negative_images: img = cv2.imread(img_file) data.append(img) labels.append(0)

数据预处理和特征提取

data = preprocess_data(data)

将标签转换为独热编码

labels = np_utils.to_categorical(labels, num_classes)

将数据集划分为训练集和测试集

num_samples = len(data) num_train_samples = int(num_samples * 0.8) train_data = data[:num_train_samples] train_labels = labels[:num_train_samples] test_data = data[num_train_samples:] test_labels = labels[num_train_samples:]

构建CNN模型

input_shape = (48, 48, 1) model = build_model(input_shape)

模型编译

model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=SGD(lr=0.01, momentum=0.9), metrics=['accuracy'])

模型训练

model.fit(train_data, train_labels, batch_size=batch_size, epochs=epochs, verbose=1)

模型评估

score = model.evaluate(test_data, test_labels, verbose=0) print('Test loss:', score[0]) print('Test accuracy:', score[1])

模型保存

model.save('face_recognition_model.h5')

模型加载和使用

loaded_model = load_model('face_recognition_model.h5') img = cv2.imread('test_image.jpg') processed_img = preprocess_data([img]) prediction = loaded_model.predict(processed_img) print(prediction)

该代码中，首先使用Haar分类器提取人脸特征，然后使用CNN模型进行训练和测试。训练完成后，将模型保存到文件中，并加载和使用模型来进行预测。