MTCNN 人脸检测与定位代码

该资源为MTCNN实现人脸检测与定位完整代码，下载压缩包，解压并将待检测的图片放入文件夹中，修改mtcnn.py中的图片路径，最后运行mtcnn.py即可。

“““ Tensorflow implementation of the face detection / alignment algorithm found at
https://github.com/kpzhang93/MTCNN_face_detection_alignment
“““
# MIT License
# 
# Copyright （c） 2016 David Sandberg
# 
# Permission is hereby granted free of charge to any person obtaining a copy
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# furnished to do so subject to the following conditions:
# 
# The above copyright notice and this permission notice shall be included in all
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# 
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# IMPLIED INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY
# FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE
# AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM DAMAGES OR OTHER
# LIABILITY WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT TORT OR OTHERWISE ARISING FROM
# OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE
# SOFTWARE.

from __future__ import absolute_import
from __future__ import division
from __future__ import print_function
from six import string_types iteritems

import numpy as np
import tensorflow as tf
#from math import floor
import cv2
import os

def layer（op）:
    “““Decorator for composable network layers.“““

    def layer_decorated（self *args **kwargs）:
        # Automatically set a name if not provided.
        name = kwargs.setdefault（‘name‘ self.get_unique_name（op.__name__））
        # Figure out the layer inputs.
        if len（self.terminals） == 0:
            raise RuntimeError（‘No input variables found for layer %s.‘ % name）
        elif len（self.terminals） == 1:
            layer_input = self.terminals[0]
        else:
            layer_input = list（self.terminals）
        # Perform the operation and get the output.
        layer_output = op（self layer_input *args **kwargs）
        # Add to layer LUT.
        self.layers[name] = layer_output
        # This output is now the input for the next layer.
        self.feed（layer_output）
        # Return self for chained calls.
        return self

    return layer_decorated

class Network（object）:

    def __init__（self inputs trainable=True）:
        # The input nodes for this network
        self.inputs = inputs
        # The current list of terminal nodes
        self.terminals = []
        # Mapping from layer names to layers
        self.layers = dict（inputs）
        # If true the resulting variables are set as trainable
        self.trainable = trainable

        self.setup（）

    def setup（self）:
        “““Construct the network. “““
        raise NotImplementedError（‘Must be implemented by the subclass.‘）

    def load（self data_path session i

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     文件       27368  2018-08-22 18:42  MTCNN\det1.npy
     文件      401681  2018-08-22 18:42  MTCNN\det2.npy
     文件     1557360  2018-08-22 18:43  MTCNN\det3.npy
     文件       31697  2018-08-20 13:22  MTCNN\detect_face.py
     文件        1621  2018-08-22 18:35  MTCNN\mtcnn.py
     目录           0  2018-08-27 13:04  MTCNN\