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重磅干货，第一时间送达

目前可依靠模块化方式实现图像处理管道，检测一堆图像文件中的人脸，并将其与漂亮的结构化JSON摘要文件一起保存在单独的文件夹中。

让我们对视频流也可以进行同样的操作。为此，我们将构建以下管道：

首先，我们需要捕获视频流。该管线任务将从视频文件或网络摄像头（逐帧）生成一系列图像。接下来，我们将检测每个帧上的脸部并将其保存。接下来的三个块是可选的，它们的目标是创建带有注释的输出视频，例如在检测到的人脸周围的框。我们可以显示带注释的视频并将其保存。最后一个任务将收集有关检测到的面部的信息，并保存带有面部的框坐标和置信度的JSON摘要文件。

如果尚未设置jagin / image-processing-pipeline存储库以查看源代码并运行一些示例，则可以立即执行以下操作：

$ git clone git://github.com/jagin/image-processing-pipeline.git
$ cd image-processing-pipeline
$ git checkout 7df1963247caa01b503980fe152138b88df6c526
$ conda env create -f environment.yml
$ conda activate pipeline

如果已经克隆了存储库并设置了环境，请使用以下命令对其进行更新：

$ git pull
$ git checkout 7df1963247caa01b503980fe152138b88df6c526
$ conda env update -f environment.yml

拍摄影片

使用OpenCV捕获视频非常简单。我们需要创建一个VideoCapture对象，其中参数是设备索引（指定哪个摄像机的数字）或视频文件的名称。然后，我们可以逐帧捕获视频流。

我们可以使用以下CaptureVideo扩展类来实现捕获视频任务Pipeline：

import cv2
from pipeline.pipeline import Pipelineclass CaptureVideo(Pipeline):def __init__(self, src=0):self.cap = cv2.VideoCapture(src)if not self.cap.isOpened():raise IOError(f"Cannot open video {src}")self.fps = int(self.cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS))self.frame_count = int(self.cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))super(CaptureVideo, self).__init__()def generator(self):image_idx = 0while self.has_next():ret, image = self.cap.read()if not ret:# no frames has been grabbedbreakdata = {"image_id": f"{image_idx:05d}","image": image,}if self.filter(data):image_idx += 1yield self.map(data)def cleanup(self):# Closes video file or capturing deviceself.cap.release()

使用__init__我们创建VideoCapture对象（第6行）并提取视频流的属性，例如每秒帧数和帧数。我们将需要它们显示进度条并正确保存视频。图像帧将在具有字典结构的generator函数（第30行）中产生：

data = {"image_id": f"{image_idx:05d}","image": image,
}

当然，数据中也包括图像的序列号和帧的二进制数据。

检测人脸

我们准备检测面部。这次，我们将使用OpenCV的深度神经网络模块，而不是我在上一个故事中所承诺的Haar级联。我们将要使用的模型更加准确，并且还为我们提供了置信度得分。

从版本3.3开始，OpenCV支持许多深度学习框架，例如Caffe，TensorFlow和PyTorch，从而使我们能够加载模型，预处理输入图像并进行推理以获得输出分类。

有一位优秀的博客文章中阿德里安·罗斯布鲁克（Adrian Rosebrock）解释如何使用OpenCV和深度学习实现人脸检测。我们将在FaceDetector类中使用部分代码：

import cv2
import numpy as npclass FaceDetector:def __init__(self, prototxt, model, confidence=0.5):self.confidence = confidenceself.net = cv2.dnn.readNetFromCaffe(prototxt, model)def detect(self, images):# convert images into blobblob = self.preprocess(images)# pass the blob through the network and obtain the detections and predictionsself.net.setInput(blob)detections = self.net.forward()# Prepare storage for faces for every image in the batchfaces = dict(zip(range(len(images)), [[] for _ in range(len(images))]))# loop over the detectionsfor i in range(0, detections.shape[2]):# extract the confidence (i.e., probability) associated with the predictionconfidence = detections[0, 0, i, 2]# filter out weak detections by ensuring the `confidence` is# greater than the minimum confidenceif confidence < self.confidence:continue# grab the image indeximage_idx = int(detections[0, 0, i, 0])# grab the image dimensions(h, w) = images[image_idx].shape[:2]# compute the (x, y)-coordinates of the bounding box for the objectbox = detections[0, 0, i, 3:7] * np.array([w, h, w, h])# Add resultfaces[image_idx].append((box, confidence))return facesdef preprocess(self, images):return cv2.dnn.blobFromImages(images, 1.0, (300, 300), (104.0, 177.0, 123.0))

我们尝试模块化并分离管道构建块，这种方法将为我们提供易于管理的代码，并使测试更容易编写：

import os
import cv2from pipeline.libs.face_detector import FaceDetector
import tests.config as configclass TestFaceDetector:def test_face_detector(self):prototxt = os.path.join(config.MODELS_FACE_DETECTOR_DIR, "deploy.prototxt.txt")model = os.path.join(config.MODELS_FACE_DETECTOR_DIR, "res10_300x300_ssd_iter_140000.caffemodel")detector = FaceDetector(prototxt, model)test_image = cv2.imread(os.path.join(config.ASSETS_IMAGES_DIR, "friends", "friends_01.jpg"))faces = detector.detect([test_image])assert len(faces) == 1assert len(faces[0])  # Should recognize some faces from friends_01.jpg

使用管道架构，可以很容易地CascadeDetectFaces从上一篇文章换成更准确的深度学习人脸检测器模型。让我们FaceDetector在新的DetectFaces管道步骤中使用：

from pipeline.pipeline import Pipeline
from pipeline.libs.face_detector import FaceDetectorclass DetectFaces(Pipeline):def __init__(self, prototxt, model, batch_size=1, confidence=0.5):self.detector = FaceDetector(prototxt, model, confidence=confidence)self.batch_size = batch_sizesuper(DetectFaces, self).__init__()def generator(self):batch = []stop = Falsewhile self.has_next() and not stop:try:# Buffer the pipeline streamdata = next(self.source)batch.append(data)except StopIteration:stop = True# Check if there is anything in batch.# Process it if the size match batch_size or there is the end of the input stream.if len(batch) and (len(batch) == self.batch_size or stop):# Prepare images batchimages = [data["image"] for data in batch]# Detect faces on all images at oncefaces = self.detector.detect(images)# Extract the faces and attache them to the proper imagefor image_idx, image_faces in faces.items():batch[image_idx]["faces"] = image_faces# Yield all the data from bufferfor data in batch:if self.filter(data):yield self.map(data)batch = []

我们对图像流（第15–20行）进行缓冲，直到到达batch_size（第24行）为止，然后在所有缓冲的图像上（第28行）检测面部，收集面部坐标和置信度（第31–32行），然后重新生成图像（第35-37行）。

当我们使用GPU（图形处理单元）时，我们的武器库中同时运行着数千个处理内核，这些内核专门用于矩阵运算。批量执行推理总是更快，一次向深度学习模型展示的图像多于一张一张。

保存面孔和摘要

SaveFaces并SaveSummary产生输出结果。在SaveFaces类，使用map功能，遍历所有检测到的面部，从图像裁剪他们并保存到输出目录。

SaveSummary类的任务是收集有关已识别面部的所有元数据，并将它们保存为结构良好的JSON文件，该map函数用于缓冲元数据。接下来，我们使用额外的write功能扩展我们的类，我们将需要在管道的末尾触发以将JSON文件与摘要一起保存。脸部图像针对每一帧存储在单独的目录中。

视频输出

为了观察流水线的结果，很高兴可以显示带有带注释的面孔的视频。关于AnnotateImage(pipeline/annotate_image.py)/DisplayVideo(pipeline/display_video.py)的全部内容。

运行中的管道

在process_video_pipeline.py文件中我们可以看到，整个管道的定义如下：

pipeline = (capture_video |detect_faces |save_faces |annotate_image |display_video |save_video |save_summary)

上面有很多解释，但是视频和图像胜于雄辩。让我们来看一下触发命令的管道：

python process_video_pipeline.py -i assets/videos/faces.mp4 -p -d -ov faces.avi,M,];

-p将显示进度条，
-d显示带有批注面孔的视频结果，
-ov faces.avi并将视频结果保存到output文件夹。

视频最终的呈现效果如下：

正如我们在示例视频中看到的那样，并不是所有脸孔都能被识别。我们可以降低设置参数的深度学习模型的置信度confidence 0.2（默认值为0.5）。降低置信度阈值会增加假阳性的发生(在图像中没有脸的位置出现脸)。

DetectFaces类的批量处理大小：

$ python process_video_pipeline.py -i assets/videos/faces.mp4 -p
--batch-size 1
100%|███████████████████████████| 577/577 [00:11<00:00, 52.26it/s]
[INFO] Saving summary to output/summary.json...$ python process_video_pipeline.py -i assets/videos/faces.mp4 -p
--batch-size 4
100%|███████████████████████████| 577/577 [00:09<00:00, 64.66it/s]
[INFO] Saving summary to output/summary.json...
$ python process_video_pipeline.py -i assets/videos/faces.mp4 -p
--batch-size 8
100%|███████████████████████████| 577/577 [00:10<00:00, 56.04it/s]
[INFO] Saving summary to output/summary.json...

在我们的硬件上（2.20GHz的Core i7–8750H CPU和NVIDIA RTX 2080 Ti），我门每秒获得52.26帧的图像--batch-size 1，但是对于--batch-size 4我们来说，速度却提高到了每秒64.66帧。

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