前言
人脸检测是计算机视觉领域的一个重要问题，它是很多应用（如人脸识别、人脸表情识别等）的必要步骤。YuNet 是一种高效的人脸检测算法，本文将介绍如何使用LabVIEW加载YuNet 快速实现人脸检测，人脸识别的实现可查看另外一篇博客：LabVIEW快速搭建人脸识别系统
本文的主要内容分为以下两部分：
1、检测图片中的人脸
2、调用摄像头实现实时检测人脸
一、关于YuNet
YuNet 是一种基于深度神经网络的人脸检测算法，一款轻量级，快速，准确的人脸检测模型，它在保持高准确率的同时，具有很高的运行速度。相比于传统的基于 Haar 特征和 HOG 特征的人脸检测算法，YuNet 具有更好的性能和效率，在WIDE人脸验证集上达到0.834（AP_easy），0.824（AP_medium），0.708（AP_hard）。YuNet 的模型结构基于 MobileNetV2，并使用了一些优化技巧（如 Inverted Residual Block、Depthwise Separable Convolution 等），以提高模型的性能。
YunNet 模型相较于其他人脸检测模型，具有以下优势：
更高的检测精度：YunNet 模型在 WIDER FACE 数据集上取得了目前最好的检测精度，其 F1 分数高达 97.1%，比其他人脸检测模型要高。
更高的鲁棒性：YunNet 模型能够应对人脸检测中的一些常见问题，如姿态变化、遮挡、光照变化等，具有更高的鲁棒性。
更快的检测速度：YunNet 模型使用深度学习技术进行人脸检测，相比传统的算法速度更快。
更好的通用性：YunNet 模型在不同数据集上都能够取得不错的表现，适用于不同的场景和应用需求。
与其他人脸检测模型相比，YunNet 模型的缺点可能是在一些特定的场景下会出现漏检或误检的情况，但是这一点可以通过模型的调整和优化来解决。总体而言，YunNet 模型在人脸检测领域表现优异，其高效准确的检测能力使得其被广泛应用于人脸识别、人脸表情分析等领域。
二、准备工作
- 安装LabVIEW 2018 64位或更高版本
- 安装LabVIEW AI视觉工具包，安装步骤可查看：https://blog.csdn.net/virobotics/article/details/123656523
- 下载yunet.onnx模型文件：https://github.com/ShiqiYu/libfacedetection.train/blob/a61a428929148171b488f024b5d6774f93cdbc13/tasks/task1/onnx/yunet.onnx
三、VI介绍
FaceDetectorYN_Creat.vi：创建人脸检测器的实例类
参数说明：
- modelPath：模型文件路径
- config：模型对应配置文件路径，ONNX 模型不需要
- Size：模型输入图片大小
- scoreThreshold：得分阈值，默认值为 0.9
- nmsThreshold：lOU判断阈值，默认值为 0.3
top_K：NMS之前保留 top_k 个边界框
ref: 人脸检测类对象
detect.vi：从给定图像中检测人脸，获得人脸区域和5点landmark
参数说明：
- src：待检测的图片
- faces：人脸检测结果
- FaceDetectorYN in: 人脸检测类对象
- FaceDetectorYN out: 人脸检测类对象
四、项目实践
实现效果：利用 OpenCV FaceDetectorYN 实现 LabVIEW 平台人脸检测并绘制人脸边框以及关键点。
准备工作
- 新建项目文件face_detect；
- 在项目文件face_detect中新建文件夹model，并将下载的YunNet.onnx拷贝至model文件夹中；在项目文件face_detect中新建文件夹pic_video，并将待检测的图片拷贝到文件夹中；
4.1 检测图片中的人脸
获取模型文件及检测图片路径；
读取图片并获取图片的宽和高并合并成簇；
创建FaceDetectorYN对象；
进行人脸检测并获取识别结果；
faces是一个二维数组，每一行代表检测的一张人脸，每行数据中分别表示获取人脸15维的基本信息：x1, y1, w, h, x_re, y_re, x_le, y_le, x_nt, y_nt, x_rcm, y_rcm, x_lcm, y_lcm，rate，即人脸区域矩形框，左右眼、鼻子，左右嘴角5点landmark，置信度
注意：我们可以看到途中其实是有12张人脸的，但是检测到的人脸只有10张，有两张人脸未被检测出，可修改FaceDetectorYN_Creat.vi的scoreThreshold，改参数默认值为 0.9，我们修改为0.7,则可将所有人脸检测出。
- 绘制边框及关键点；
我们将绘制边框及关键点单独封装成一个vi实现，完成程序如上图所示。
- 释放资源；
- 完整源码；
- 运行效果
4.2 调用摄像头实现实时人脸检测
整体步骤与调用图片进行人脸检测相似
- 完整源码；
2.运行效果；
五、项目源码
关注微信公众号：VIRobotics,回复：人脸检测，即可获取源码
六、环境说明
操作系统：Windows10
LabVIEW：2018及以上 64位版本
视觉工具包：techforce_lib_opencv_cpu-1.0.0.xx.vip
总结
以上就是今天要给大家分享的内容，希望对大家有用。如果有问题可以在评论区里讨论，提问前请先点赞支持一下博主哦，如您想要探讨更多关于LabVIEW与人工智能技术，欢迎加入我们：705637299。
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