前言
水了几篇不痛不痒的博客，于是决定把mtcnn的原理记录下，分享给想要学习人脸识别，但是很纠结如何开始的人。网上关于mtcnn的教程大同小异，不同不痒，认真看完此文，如果还不会mtcnn，那么请你来掐死我！
来看看效果
关于检测
检测，顾名思义就是找到我们需要的物体，并且标注他在图像中的位置。
- 从mnist数据集开始
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大多数朋友上有的第一个数据集，有着深度学习的hello world之称！我们先看看数据集的样子：
经过处理后(可能以后我会出文如何处理得到这样的图片)，我把里面的零拿了出来，每张图片是28x28大小，都有一个0～9之间的数字经过我处理后可视化的mnist数据集的一部分今天不讲如何处理mnist，稍微提一下，我们把每张有数字的图片放到神经网络中，然后会输出一个结果告诉我们这张图片是数字几，这样就做到了物体的识别
同样地，我们可以把0～9的数字图片换成其他，例如猫狗，那我们就可以训练得到区分猫还是狗的神经网络。
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import tensorflow as tf
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
print(train_images.shape) # 6000,28,28,1
- 出现问题
貌似我们可以用这个思路区分其他的物体，可是，看mnist数据集的图片我们发现，每张图片只有一个数字，也就是，我们训练好的网络，将来也只能识别单个物体，如果要识别的图片有两个数字，我们需要向办法将两个数字分开，分别输入到网络进行预测。那我们有没有办法让我们训练的网络一次可以识别多个物体呢？ - 解决
滑动窗口
先看张图片：
如果直接把图片输入神经网络预测可行吗？显然，大多数情况下是不可以直接传入神经网络获得预测结果的。
问题解决了吗？我们可以看到，小动物的头我们可以找到，可是小女孩的头部被分成了两张图片了，显然这样子我们找不到小女孩。此时，我们可以利用滑动窗口的方法
最左上角的红色框框就是我们选定的框框，我们先把红色框框的图片截取下来传入神经网络中预测，然后我们把红色框框向右平移，我们得到粉红色的框框，然后我们再把粉红色框框的图片截取出来送到网络中预测，以此类推，我们每次将框框向右移动一定的长度，然后获得下一个框框，当框框移动到第一行的最后时候，也就是和黑色框框重合的时候，第一行我们取完了，然后将框框向下平移，此时当作第二行，简单总结就是将框框按照一定的长度平移，遍历整张图片
此刻，我们可也找到小女孩和小动物的位置。
我们暂且叫这个方法框框滑动理论。
我们来看看这个方法有什么有缺点：
优点是可以找到一幅图像的多个物体，还能找到大致位置，缺点也很明显，越是想要找到多的物体，那么框框移动的距离就要小，当移动的距离越小，那么图片越多，识别的效率就降低。
MTCNN
我们看了一下单个物体的检测和多个物体的检测，接下来是有关人脸的检测建议看看原论文
- MTCNN由三个级联的网络组成,分别是PNET，RNET，ONET
图片经过预处理，先经过pnet网络，将结果给rnet网络，rnet网络的输出再传入onet网络，onet最后得到输出结果
- Pnet
不需要看懂，我们看最左边的正方形，下面标注12x12x3，没错这个就是框框的大小，就是我们我们上面找到小女孩的框框，长宽都是12个像素，最后面的3代表图像是三通道的，也就是RGB彩色图像。我们将用12x12大小的框框来找人脸(重点),这里框框每次移动的距离是两个像素(不展开论述)pnet网络结构 - 小朋友你现在是否有很多问号
- 12x12不会太小了吗？我的脸肯定比12x12大呀QvQ
别急，听我娓娓道来。
论文对要进行检测的图像做了图像金字塔
大家在脑海里想一想金字塔长什么样子，尖尖的，对吧！其实就是将图像进行一定比例，一系列的缩放。。。
(瞬间low了不少)
缩放的极限是到12x12，再小下去的话，框框都比图像大了，哪怕你再大的头，总会有个缩放比例，把你的头变小的,此刻应该有一波掌声，原论文就是妙.不妨给我点个小赞，加个关注
下面我将验证我的框框滑动理论，将有一大波代码来袭，请注意—_—
import cv2 # opencv库
import tensorflow as tf
import numpy as np
下面是网络结构
def Pnet():
input = tf.keras.Input(shape=[None, None, 3])
x = tf.keras.layers.Conv2D(10, (3, 3), strides=1, padding='valid', name='conv1')(input)
x = tf.keras.layers.PReLU(shared_axes=[1, 2], name='PReLU1')(x)
x = tf.keras.layers.MaxPooling2D()(x)
x = tf.keras.layers.Conv2D(16, (3, 3), strides=1, padding='valid', name='conv2')(x)
x = tf.keras.layers.PReLU(shared_axes=[1, 2], name='PReLU2')(x)
x = tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), strides=1, padding='valid', name='conv3')(x)
x = tf.keras.layers.PReLU(shared_axes=[1, 2], name='PReLU3')(x)
classifier = tf.keras.layers.Conv2D(2, (1, 1), activation='softmax',name='conv4-1')(x)
bbox_regress = tf.keras.layers.Conv2D(4, (1, 1), name='conv4-2')(x)
model = tf.keras.models.Model([input], [classifier, bbox_regress])
model.summary()
return model
model = Pnet() # 读取网络结构
model.load_weights("./pnet.h5", by_name=True) # 读取预训练权重，此步骤可以省略
讲讲我的思路，我将准备一张12x12x3大小的人脸图片传入网络，看看输出结果，之后，我在这张图片的最后边添加两列大小全为255的像素点，底下也添加两行，此时图片变成14x14
img = cv2.imread("./face1.jpg") # 用opencv的方法把图像读取进来
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BRG2RGB)
img = (img-127.5)/127.5 # 归一化，不展开
img = img.reshape(1, *img.shape) # shape=1x12x12x3 只有四维才符合输入格式
- 图像处理完毕，接下来传入网络进行预测，我们看看会得到什么结果
out = model.predict(img)
对于最后的Facial landmark, pnet代码中的代码中没有体现，所以就没有输出结果。
如果没有看明白，可以联系我，讨论学习。
- 接下来让我把图片处理一下，变成14x14大小
为了方便看，我在右边和下边加了两条绿色的像素，接着我们把这张图片传入网络看看是什么效果：14x14x3
结果看着有点小复杂,不荒，我们研究一下：
同样只有两个array，第一个array，里面是4x2的矩阵，第二个array是4x4的矩阵
为什么是4x2和4x4？ - 当我们输入的大小是12x12的时候，输出是1x2和1x4
- 当我们输入的大学是14x14的时候，输出是4x2和4x4
由此猜测，当输入16x16的时候，输出结果是9x2和9x4，感兴趣可以试试，一定是这个结果或者说应该是3x3x2和3x3x4
- 所以，14x14，输出大小准确点应该是2x2x2和2x2x4。
(有点小复杂)
画重点
也就是说，14x14的图片被分成了4张12x12的小图片被传入了网络，得到的结果在组合起来，因为框框的大小是12x12，所以可以去到左上角一张图片右上角一张图片，左下角和右下角的图片，有4张，并且位置对应2x2，所以才有这个结果
有点饶，多看几次
换个角度
我上面已经得到了14x14的图片，我安下面方式截取四张图片
也就是对应于原图的左上右上左下右下各取12x12大小出来，依次传入网络中
![]()
右下
![]()
右下
下面我放一下直接传入14x14的原图的输出结果：
自行比对一下，我不用多说
小结
通过这种叙事方式，我还没有看到叙事得比我详细的mtcnn讲解，限于篇幅原因，我不会放大量代码，也只是讲一下我当时最难以理解的地方，后面会考虑出源码的解析(当然是我自己重构后的代码)，剩余部分我会后面更新完，不过我觉得到这里已经茶并不多了，后面大同小异，最难的部分已经过去了。
如果觉得对你有帮助，可以给我点个赞，能帮到你我很开心，如果有任何疑问，可以留言，也可以和我联系。
加油，有缘人！
