OpenCV实践之路——人脸识别之二模型训练

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在之前的博客人脸识别之一数据收集和预处理之中，已经下载了ORL人脸数据库，并且为了识别自己的人脸写了一个拍照程序自拍。之后对拍的照片进行人脸识别和提取，最后我们得到了一个包含自己的人脸照片的文件夹s41。在博客的最后我们提到了一个非常重要的文件——at.txt。

一、csv文件的生成

当我们写人脸模型的训练程序的时候，我们需要读取人脸和人脸对应的标签。直接在数据库中读取显然是低效的。所以我们用csv文件读取。csv文件中包含两方面的内容，一是每一张图片的位置所在，二是每一个人脸对应的标签，就是为每一个人编号。这个at.txt就是我们需要的csv文件。生成之后它里面是这个样子的：

前面是图片的位置，后面是图片所属人脸的人的标签。

要生成这样一个文件直接用手工的方式一个一个输入显然不可取的，毕竟这里有400多张图片。而且这种重复性的工作估计也没人想去做。所以我们可以用命令行的方式简化工作量；或者用opencv自带的Python脚本来自动生成。

命令行方式是这样的。比如我的数据集在C:\Users\bingbuyu\Downloads\att_faces文件夹下面，我就用下面两行命令：

然后数据集文件夹下面就多出了一个at.txt文件，但是现在是只有路径没有标签的。像下面这样：

标签需要手动敲上去。。。也挺麻烦的。

好在opencv教程里面为我们提供了自动生成csv文件的脚本。路径类似这样：F:\opencv\sources\modules\contrib\doc\facerec\src\create_csv.py。我不知道怎么用命令行参数的形式运行Python脚本，所以只能把代码里面的BASE_PATH手动的改成自己的数据集路径，改完大致是这样：

#!/usr/bin/env python

import sys
import os.path

# This is a tiny script to help you creating a CSV file from a face
# database with a similar hierarchie:
#
#  philipp@mango:~/facerec/data/at$ tree
#  .
#  |-- README
#  |-- s1
#  |   |-- 1.pgm
#  |   |-- ...
#  |   |-- 10.pgm
#  |-- s2
#  |   |-- 1.pgm
#  |   |-- ...
#  |   |-- 10.pgm
#  ...
#  |-- s40
#  |   |-- 1.pgm
#  |   |-- ...
#  |   |-- 10.pgm
#

if __name__ == "__main__":

    #if len(sys.argv) != 2:
    #    print "usage: create_csv "
    #    sys.exit(1)

    #BASE_PATH=sys.argv[1]
    BASE_PATH="C:/Users/bingbuyu/Downloads/att_faces"
    
    SEPARATOR=";"

    fh = open("../etc/at.txt",'w')

    label = 0
    for dirname, dirnames, filenames in os.walk(BASE_PATH):
        for subdirname in dirnames:
            subject_path = os.path.join(dirname, subdirname)
            for filename in os.listdir(subject_path):
                abs_path = "%s/%s" % (subject_path, filename)
                print "%s%s%d" % (abs_path, SEPARATOR, label)
                fh.write(abs_path)
                fh.write(SEPARATOR)
                fh.write(str(label))
                fh.write("\n")      
            label = label + 1
    fh.close()

然后运行这个脚本就可以生成一个既有路径又有标签的at.txt了。

二、训练模型

现在数据集、csv文件都已经准备好了。接下来要做的就是训练模型了。

这里我们用到了opencv的Facerecognizer类。opencv中所有的人脸识别模型都是来源于这个类，这个类为所有人脸识别算法提供了一种通用的接口。文档里的一个小段包含了我们接下来要用到的几个函数：

OpenCV 自带了三个人脸识别算法：Eigenfaces，Fisherfaces 和局部二值模式直方图 (LBPH)。这里先不去深究这些算法的具体内容，直接用就是了。如果有兴趣可以去看相关论文。接下来就分别训练这三种人脸模型。这个时候就能体现出Facerecognizer类的强大了。因为每一种模型的训练只需要三行代码：

	Ptr model = createEigenFaceRecognizer();
	model->train(images, labels);
	model->save("MyFacePCAModel.xml");

	Ptr model1 = createFisherFaceRecognizer();
	model1->train(images, labels);
	model1->save("MyFaceFisherModel.xml");

	Ptr model2 = createLBPHFaceRecognizer();
	model2->train(images, labels);
	model2->save("MyFaceLBPHModel.xml");

当然在这之前要先把之前图片和标签提取出来。这时候就是at.txt派上用场的时候了。

//使用CSV文件去读图像和标签，主要使用stringstream和getline方法
static void read_csv(const string& filename, vector& images, vector& labels, char separator = ';') {
	std::ifstream file(filename.c_str(), ifstream::in);
	if (!file) {
		string error_message = "No valid input file was given, please check the given filename.";
		CV_Error(CV_StsBadArg, error_message);
	}
	string line, path, classlabel;
	while (getline(file, line)) {
		stringstream liness(line);
		getline(liness, path, separator);
		getline(liness, classlabel);
		if (!path.empty() && !classlabel.empty()) {
			images.push_back(imread(path, 0));
			labels.push_back(atoi(classlabel.c_str()));
		}
	}
}

在模型训练好之后我们拿数据集中的最后一张图片做一个测试，看看结果如何。

	Mat testSample = images[images.size() - 1];
	int testLabel = labels[labels.size() - 1];

	//。。。。这里省略部分代码。。。。。。。。
	// 下面对测试图像进行预测，predictedLabel是预测标签结果
	int predictedLabel = model->predict(testSample);
	int predictedLabel1 = model1->predict(testSample);
	int predictedLabel2 = model2->predict(testSample);

	// 还有一种调用方式，可以获取结果同时得到阈值:
	//      int predictedLabel = -1;
	//      double confidence = 0.0;
	//      model->predict(testSample, predictedLabel, confidence);
	
	string result_message = format("Predicted class = %d / Actual class = %d.", predictedLabel, testLabel);
	string result_message1 = format("Predicted class = %d / Actual class = %d.", predictedLabel1, testLabel);
	string result_message2 = format("Predicted class = %d / Actual class = %d.", predictedLabel2, testLabel);
	cout << result_message << endl;
	cout << result_message1 << endl;
	cout << result_message2 << endl;

由于本来的数据集中是40个人，加上自己的人脸集就是41个。标签是从0开始标的，所以在这里我是第40个人。也即是说Actual class应该40。Predicted class也应该是40才说明预测准确。这里我们可以看到结果：

结果正确。

模型训练的全部代码：

//#include "stdafx.h"
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 

using namespace cv;
using namespace std;

static Mat norm_0_255(InputArray _src) {
	Mat src = _src.getMat();
	// 创建和返回一个归一化后的图像矩阵:
	Mat dst;
	switch (src.channels()) {
	case1:
		cv::normalize(_src, dst, 0, 255, NORM_MINMAX, CV_8UC1);
		break;
	case3:
		cv::normalize(_src, dst, 0, 255, NORM_MINMAX, CV_8UC3);
		break;
	default:
		src.copyTo(dst);
		break;
	}
	return dst;
}

//使用CSV文件去读图像和标签，主要使用stringstream和getline方法
static void read_csv(const string& filename, vector& images, vector& labels, char separator = ';') {
	std::ifstream file(filename.c_str(), ifstream::in);
	if (!file) {
		string error_message = "No valid input file was given, please check the given filename.";
		CV_Error(CV_StsBadArg, error_message);
	}
	string line, path, classlabel;
	while (getline(file, line)) {
		stringstream liness(line);
		getline(liness, path, separator);
		getline(liness, classlabel);
		if (!path.empty() && !classlabel.empty()) {
			images.push_back(imread(path, 0));
			labels.push_back(atoi(classlabel.c_str()));
		}
	}
}


int main() 
{

	//读取你的CSV文件路径.
	//string fn_csv = string(argv[1]);
	string fn_csv = "at.txt";

	// 2个容器来存放图像数据和对应的标签
	vector images;
	vector labels;
	// 读取数据. 如果文件不合法就会出错
	// 输入的文件名已经有了.
	try
	{
		read_csv(fn_csv, images, labels);
	}
	catch (cv::Exception& e)
	{
		cerr << "Error opening file \"" << fn_csv << "\". Reason: " << e.msg << endl;
		// 文件有问题，我们啥也做不了了，退出了
		exit(1);
	}
	// 如果没有读取到足够图片，也退出.
	if (images.size() <= 1) {
		string error_message = "This demo needs at least 2 images to work. Please add more images to your data set!";
		CV_Error(CV_StsError, error_message);
	}

	// 下面的几行代码仅仅是从你的数据集中移除最后一张图片
	//[gm:自然这里需要根据自己的需要修改，他这里简化了很多问题]
	Mat testSample = images[images.size() - 1];
	int testLabel = labels[labels.size() - 1];
	images.pop_back();
	labels.pop_back();
	// 下面几行创建了一个特征脸模型用于人脸识别，
	// 通过CSV文件读取的图像和标签训练它。
	// T这里是一个完整的PCA变换
	//如果你只想保留10个主成分，使用如下代码
	//      cv::createEigenFaceRecognizer(10);
	//
	// 如果你还希望使用置信度阈值来初始化，使用以下语句：
	//      cv::createEigenFaceRecognizer(10, 123.0);
	//
	// 如果你使用所有特征并且使用一个阈值，使用以下语句：
	//      cv::createEigenFaceRecognizer(0, 123.0);
	
	Ptr model = createEigenFaceRecognizer();
	model->train(images, labels);
	model->save("MyFacePCAModel.xml");

	Ptr model1 = createFisherFaceRecognizer();
	model1->train(images, labels);
	model1->save("MyFaceFisherModel.xml");

	Ptr model2 = createLBPHFaceRecognizer();
	model2->train(images, labels);
	model2->save("MyFaceLBPHModel.xml");

	// 下面对测试图像进行预测，predictedLabel是预测标签结果
	int predictedLabel = model->predict(testSample);
	int predictedLabel1 = model1->predict(testSample);
	int predictedLabel2 = model2->predict(testSample);

	// 还有一种调用方式，可以获取结果同时得到阈值:
	//      int predictedLabel = -1;
	//      double confidence = 0.0;
	//      model->predict(testSample, predictedLabel, confidence);
	
	string result_message = format("Predicted class = %d / Actual class = %d.", predictedLabel, testLabel);
	string result_message1 = format("Predicted class = %d / Actual class = %d.", predictedLabel1, testLabel);
	string result_message2 = format("Predicted class = %d / Actual class = %d.", predictedLabel2, testLabel);
	cout << result_message << endl;
	cout << result_message1 << endl;
	cout << result_message2 << endl;

	waitKey(0);
	return 0;
}

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更新：opencv3版本的代码有所改动，请参考较新的博客提示。

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