人脸检测 识别一直是图像算法领域一个主流话题。
前年 SeetaFace 开源了人脸识别引擎，一度成为热门话题。
虽然后来SeetaFace 又放出来 2.0版本，但是，我说但是。。。
没有训练代码，想要自己训练一下模型那可就犯难了。
虽然可以阅读源码，从前向传播的角度，反过来实现训练代码，
但是谁有那个闲功夫和时间，去折腾这个呢？
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有的时候还是要站在巨人的肩膀上，你才能看得更远。
而SeetaFace 不算巨人，只是当年风口上的猪罢了。
前年，为了做一个人脸项目，也是看遍了网上各种项目。
林林总总，各有优劣。
不多做评价，很多东西还是要具体实操，实战才能见真知。
有一段时间，用SeetaFace的人脸检测来做一些小的演示demo，
也花了一点小时间去优化它的算法。
不过很明显我只是把他当成玩具看待。
毕竟不能自己训练模型，这是很大的诟病。
直到后来深度学习大放异彩，印象最深刻莫过于MTCNN。
Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Neural Networks
相关资料见：https://github.com/kpzhang93/MTCNN_face_detection_alignment
大合照下，人脸圈出来很准确，壮观了去，这是第一印象。
上图，大家感受一下。
MTCNN的有三个网络结构。
Stage1: Proposal Net
Stage2: Refine Net
Stage3: Output Net
具体算法思路就不展开了。
我对MTCNN感兴趣的点在于，
MTCNN的思路可以拓展到各种物体检测和识别方向。
也许唯一缺少的就是打标好的数据，
而标注五个点，足够用于适配大多数物体了。
符合小而美的理念，这个是我比较推崇的。
所以MTCNN是一个很值得品味的算法。
github上也有不少MTCNN的实现和资源。
基于mxnet 基于caffe 基于ncnn 等等。。。
很明显，mxnet 和 caffe 不符合小而美的理念。
果断抛弃了。
ncnn有点肥大，不合我心。
所以，我动了杀气。。
移除NCNN 与mtcnn无关的层，
梳理ncnn的一些逻辑代码。
简单做了一些适配和优化。
砍掉一些边边角角。
不依赖opencv等第三方库。
编写示例代码完成后，还有不少工作要做，
不过第一步感觉已经符合我的小小预期。
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完整示例代码：
#include"mtcnn.h"#include "browse.h"#defineUSE_SHELL_OPEN#ifndef nullptr#definenullptr 0#endif#ifdefined(_MSC_VER)#define_CRT_SECURE_NO_WARNINGS#include #else#include #endif#defineSTB_IMAGE_STATIC#defineSTB_IMAGE_IMPLEMENTATION#include "stb_image.h"//ref:https://github.com/nothings/stb/blob/master/stb_image.h#defineTJE_IMPLEMENTATION#include "tiny_jpeg.h"//ref:https://github.com/serge-rgb/TinyJPEG/blob/master/tiny_jpeg.h#include #include "timing.h"charsaveFile[1024];
unsigned char*loadImage(constchar*filename,int*Width,int*Height,int*Channels) {
returnstbi_load(filename, Width, Height, Channels,0);
}voidsaveImage(constchar*filename,intWidth,intHeight,intChannels, unsignedchar*Output) {
memcpy(saveFile + strlen(saveFile), filename, strlen(filename));
*(saveFile + strlen(saveFile) +1) =0;
//保存为jpgif(!tje_encode_to_file(saveFile, Width, Height, Channels,true, Output)) {
fprintf(stderr, "save JPEG fail.\n");
return;
}
#ifdef USE_SHELL_OPEN
browse(saveFile);#endif}voidsplitpath(constchar*path,char*drv,char*dir,char*name,char*ext) {
constchar*end;
constchar*p;
constchar*s;
if(path[0] && path[1] ==':') {
if (drv) {
*drv++ = *path++;
*drv++ = *path++;
*drv ='\0';
}
}
elseif (drv)
*drv ='\0';
for(end = path; *end && *end !=':';)
end++;
for(p = end; p > path && *--p !='\\'&& *p !='/';)
if(*p =='.') {
end = p;
break;
}
if (ext)
for(s = end; (*ext = *s++);)
ext++;
for(p = end; p > path;)
if(*--p =='\\'|| *p =='/') {
p++;
break;
}
if (name) {
for(s = p; s < end;)
*name++ = *s++;
*name ='\0';
}
if (dir) {
for(s = path; s < p;)
*dir++ = *s++;
*dir ='\0';
}
}voidgetCurrentFilePath(constchar*filePath,char*saveFile) {
char drive[_MAX_DRIVE];
char dir[_MAX_DIR];
char fname[_MAX_FNAME];
char ext[_MAX_EXT];
splitpath(filePath, drive, dir, fname, ext);
size_t n = strlen(filePath);
memcpy(saveFile, filePath, n);
char*cur_saveFile = saveFile + (n - strlen(ext));
cur_saveFile[0] ='_';
cur_saveFile[1] =0;
}voiddrawPoint(unsignedchar*bits,intwidth,intdepth,intx,inty,constuint8_t *color) {
for(inti =0; i < min(depth,3); ++i) {
bits[(y * width + x) * depth + i] = color[i];
}
}voiddrawLine(unsignedchar*bits,intwidth,intdepth,intstartX,intstartY,intendX,int endY,
constuint8_t *col) {
if(endX == startX) {
if(startY > endY) {
inta = startY;
startY = endY;
endY = a;
}
for(inty = startY; y <= endY; y++) {
drawPoint(bits, width, depth, startX, y, col);
}
}
else {
floatm =1.0f* (endY - startY) / (endX - startX);
inty =0;
if(startX > endX) {
inta = startX;
startX = endX;
endX = a;
}
for(intx = startX; x <= endX; x++) {
y = (int)(m * (x - startX) + startY);
drawPoint(bits, width, depth, x, y, col);
}
}
}voiddrawRectangle(unsignedchar*bits,intwidth,intdepth,intx1,inty1,intx2,inty2,constuint8_t *col) {
drawLine(bits, width, depth, x1, y1, x2, y1, col);
drawLine(bits, width, depth, x2, y1, x2, y2, col);
drawLine(bits, width, depth, x2, y2, x1, y2, col);
drawLine(bits, width, depth, x1, y2, x1, y1, col);
}intmain(intargc,char**argv) {
printf("mtcnn face detection\n");
printf("blog:http://cpuimage.cnblogs.com/\n");
if(argc <2) {
printf("usage: %s model_path image_file \n ", argv[0]);
printf("eg: %s ../models ../sample.jpg \n ", argv[0]);
printf("press any key to exit. \n");
getchar();
return0;
}
constchar*model_path = argv[1];
char*szfile = argv[2];
getCurrentFilePath(szfile, saveFile);
intWidth =0;
intHeight =0;
intChannels =0;
unsigned char*inputImage = loadImage(szfile, &Width, &Height, &Channels);
if(inputImage == nullptr || Channels !=3)return-1;
ncnn::Mat ncnn_img = ncnn::Mat::from_pixels(inputImage, ncnn::Mat::PIXEL_RGB, Width, Height);
std::vector finalBbox;
MTCNN mtcnn(model_path);
doublestartTime = now();
mtcnn.detect(ncnn_img, finalBbox);
doublenDetectTime = calcElapsed(startTime, now());
printf("time: %d ms.\n ", (int)(nDetectTime *1000));
intnum_box = finalBbox.size();
printf("face num: %u \n", num_box);
for(inti =0; i < num_box; i++) {
constuint8_t red[3] = {255,0,0 };
drawRectangle(inputImage, Width, Channels, finalBbox[i].x1, finalBbox[i].y1,
finalBbox[i].x2,
finalBbox[i].y2, red);
constuint8_t blue[3] = {0,0,255 };
for(intnum =0; num <5; num++) {
drawPoint(inputImage, Width, Channels, (int)(finalBbox[i].ppoint[num] +0.5f),
(int)(finalBbox[i].ppoint[num +5] +0.5f), blue);
}
}
saveImage("_done.jpg", Width, Height, Channels, inputImage);
free(inputImage);
printf("press any key to exit. \n");
getchar();
return0;
}
效果图来一个。
