Python中利用SSDInceptionV2FeatureExtractor()进行人脸检测与识别

使用SSDInceptionV2FeatureExtractor()进行人脸检测和识别的示例代码如下：

import cv2
import tensorflow as tf
from tensorflow.python.client import timeline
from object_detection.utils import label_map_util
from object_detection.utils import visualization_utils as vis_util

# 加载模型
PATH_TO_CKPT = 'ssd_inception_v2.pb'
detection_graph = tf.Graph()
with detection_graph.as_default():
    od_graph_def = tf.GraphDef()
    with tf.gfile.GFile(PATH_TO_CKPT, 'rb') as fid:
        serialized_graph = fid.read()
        od_graph_def.ParseFromString(serialized_graph)
        tf.import_graph_def(od_graph_def, name='')

# 加载标签映射
PATH_TO_LABELS = 'face_label_map.pbtxt'
label_map = label_map_util.load_labelmap(PATH_TO_LABELS)
categories = label_map_util.convert_label_map_to_categories(label_map, max_num_classes=1, use_display_name=True)
category_index = label_map_util.create_category_index(categories)

# 读取图像并进行预处理
image_path = 'test_image.jpg'
image = cv2.imread(image_path)
image_expanded = np.expand_dims(image, axis=0)

# 定义输入输出节点名称
image_tensor = detection_graph.get_tensor_by_name('image_tensor:0')
detection_boxes = detection_graph.get_tensor_by_name('detection_boxes:0')
detection_scores = detection_graph.get_tensor_by_name('detection_scores:0')
detection_classes = detection_graph.get_tensor_by_name('detection_classes:0')
num_detections = detection_graph.get_tensor_by_name('num_detections:0')

# 运行推理
with tf.Session(graph=detection_graph) as sess:
    options = tf.RunOptions(trace_level=tf.RunOptions.FULL_TRACE)
    run_metadata = tf.RunMetadata()

    # Perform detection
    (boxes, scores, classes, num) = sess.run(
        [detection_boxes, detection_scores, detection_classes, num_detections],
        feed_dict={image_tensor: image_expanded},
        options=options,
        run_metadata=run_metadata
    )

    # 显示推理结果
    vis_util.visualize_boxes_and_labels_on_image_array(
        image,
        np.squeeze(boxes),
        np.squeeze(classes).astype(np.int32),
        np.squeeze(scores),
        category_index,
        use_normalized_coordinates=True,
        line_thickness=8
    )

    # 保存推理结果
    cv2.imwrite('result.jpg', image)

# 显示推理时间
tl = timeline.Timeline(run_metadata.step_stats)
ctf = tl.generate_chrome_trace_format()
with open('timeline.json', 'w') as f:
    f.write(ctf)

在示例代码中，我们首先加载了SSDInceptionV2模型和标签映射。然后，我们读取了一个待测试的图像，并将其进行预处理。接下来，我们定义了输入节点和输出节点的名称，然后使用sess.run()方法运行推理。最后，我们使用visualization_utils库将检测结果可视化，并保存检测结果图像。同时，我们还使用tensorflow的timeline记录了推理过程的运行时间信息。

请注意，示例代码中的PATH_TO_CKPT、PATH_TO_LABELS和image_path需要根据实际情况修改为对应的文件路径。此外，如果你还没有安装相应的库和模块，需要先进行安装。

这只是一个简单的示例，你可以根据自己的需求进一步扩展和修改代码。通过这个例子，你可以利用SSDInceptionV2模型进行人脸检测和识别，并获取检测结果和推理时间信息。