OpenCV——人脸识别模型训练（2）

在之前的博客OpenCV——人脸识别数据处理（1）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<FaceRecognizer> model = createEigenFaceRecognizer();  
model->train(images, labels);  
model->save("MyFacePCAModel.xml");  

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

Ptr<FaceRecognizer> model2 = createLBPHFaceRecognizer();  
model2->train(images, labels);  

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<int>& 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];  

"white-space:pre">    //。。。。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<int>& 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<int> 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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学习有益，进而不止。