__2017-12-16 如一模式识别研究

如一模式识别研究

python>>face-landmark-localization在windows下python中运行办法

代码模型下载地址:https://github.com/qiexing/face-landmark-localization

运行前需安装python以及相应依赖库 numpy,cv2,caffe,dlib,matplotlib.pyplot

一般都能用例如 pip install numpy等命令安装,但是caffe不能,需自己编译,然后

在import caffe 前,用 sys.path.append('E:\\caffe\\20151109\\caffe-windows-cuDNNV3\\python\\')

这里的路径为 你编译好的caffe的包

我这里引用方式如下:

import os
import sys
sys.path.append('E:\\caffe\\20151109\\caffe-windows-cuDNNV3\\python\\')
import numpy as np
import cv2
import caffe
import dlib
import matplotlib.pyplot as plt


以上包准备好后,

从https://github.com/qiexing/face-landmark-localization下载代码

从http://pan.baidu.com/s/1ntWD1TB下载模型

将 下载到的模型68point_dlib_with_pose.caffemodel放到face-landmark-localization-master\model中,

然后按照情况修改 landmarkPredict.py中的import 相关代码 和  是否调用gpu的相关代码:

import 相关代码:

import os
import sys
sys.path.append('E:\\caffe\\20151109\\caffe-windows-cuDNNV3\\python\\')
import numpy as np
import cv2
import caffe
import dlib
import matplotlib.pyplot as plt
设置使用cpu:

def predictImage(filename):
vgg_point_MODEL_FILE = 'model/deploy.prototxt'
vgg_point_PRETRAINED = 'model/68point_dlib_with_pose.caffemodel'
mean_filename='model/VGG_mean.binaryproto'
vgg_point_net=caffe.Net(vgg_point_MODEL_FILE,vgg_point_PRETRAINED,caffe.TEST)
caffe.set_mode_cpu()
#caffe.set_mode_gpu()
#caffe.set_device(0)
f = open(filename)
....
....
设置使用gpu:

def predictImage(filename):
vgg_point_MODEL_FILE = 'model/deploy.prototxt'
vgg_point_PRETRAINED = 'model/68point_dlib_with_pose.caffemodel'
mean_filename='model/VGG_mean.binaryproto'
vgg_point_net=caffe.Net(vgg_point_MODEL_FILE,vgg_point_PRETRAINED,caffe.TEST)
#caffe.set_mode_cpu()
caffe.set_mode_gpu()
caffe.set_device(0)
f = open(filename)
cpu 会慢很多,特别是运行到第2张图时,因为第2张图人要多一些。。。。

最后运行

python landmarkPredict.py predictImage  testList.txt

testList.txt  里面是所要测试的图片路径.

运行不成功联系:13271929138@163.com



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