Pytorch_Retinaface 安装

Pytorch_Retinaface 安装

RetinaFace 是一个用于人脸检测和关键点定位的深度学习模型，它基于 PyTorch 框架实现。本文将教你如何安装 Pytorch_Retinaface，并提供代码示例。

安装 PyTorch

首先，我们需要安装 PyTorch，Pytorch_Retinaface 是基于 PyTorch 实现的，所以需要确保正确安装 PyTorch。

可以通过以下命令安装 PyTorch：

pip install torch torchvision

克隆 Pytorch_Retinaface 仓库

接下来，我们需要克隆 Pytorch_Retinaface 仓库到本地。打开终端并执行以下命令：

git clone 
cd Pytorch_Retinaface

安装依赖项

在使用 Pytorch_Retinaface 之前，我们需要安装一些依赖项。可以通过以下命令安装这些依赖项：

pip install -r requirements.txt

下载预训练模型

Pytorch_Retinaface 的模型需要通过预训练权重来进行初始化。可以通过以下链接下载预训练权重：

[链接](

将下载的权重文件保存到 weights 文件夹中。

运行示例代码

接下来，我们来运行一个示例代码，以验证 Pytorch_Retinaface 是否正确安装。

import torch
import cv2
from PIL import Image
from retinaface import RetinaFace

# 加载模型
model = RetinaFace()

# 读取图片
image = cv2.imread('test.jpg')

# 转换为 PIL 图像
image = Image.fromarray(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB))

# 进行人脸检测
faces = model.detect(image)

# 打印检测到的人脸数量
print("Detected faces:", len(faces))

# 显示检测结果
for face in faces:
    print("Bounding box:", face['box'])
    print("Landmarks:", face['landmarks'])
    print("Confidence:", face['confidence'])
    print()

    # 绘制边界框和关键点
    cv2.rectangle(image, (face['box'][0], face['box'][1]), (face['box'][2], face['box'][3]), (0, 255, 0), 2)
    for landmark in face['landmarks']:
        cv2.circle(image, (landmark[0], landmark[1]), 2, (0, 0, 255), -1)

# 显示图像
image.show()

将上述代码保存为 test.py 并运行，你将看到检测到的人脸边界框和关键点。

总结

本文介绍了如何安装 Pytorch_Retinaface，并提供了一个简单的代码示例。通过安装 Pytorch_Retinaface，你可以轻松进行人脸检测和关键点定位任务。希望这篇文章对你有所帮助！