opencv人脸特征向量 opencv人脸特征提取与检测

文章目录

• 一、安装 dlib和 opencv

• 1.dlib简介
• 2.安装 dlib
• 3.安装opencv

• 二、采集人脸信息、绘制68个特征点
• 三、给人脸绘制一幅墨镜
• 总结
• 参考

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一、安装 dlib和 opencv

1.dlib简介

1. Dlib是一个包含机器学习算法的C++开源工具包。
2. Dlib可以帮助您创建很多复杂的机器学习方面的软件来帮助解决实际问题。
3. 目前Dlib已经被广泛的用在行业和学术领域，包括机器人，嵌入式设备，移动电话和大型高性能计算环境。

2.安装 dlib

本文使用的python版本为3.8

Python 3.8版本对应的 dlib文件下载链接
https://pan.baidu.com/s/1kLn0uEqO5xinuTMZzk3fFA 提取码：kh99

使用如下命令进行安装

pip install dlib-19.19.0-cp38-cp38-win_amd64.whl

3.安装opencv

pip3 install opencv_python

二、采集人脸信息、绘制68个特征点

1. 导入所需的相关包

import numpy as np
import cv2
import dlib
import os
import sys
import random

2. 设定图片的亮度等，方便对于人脸68点的采集

output_dir = 'D:/Photo'
size = 64
if not os.path.exists(output_dir):
    os.makedirs(output_dir)
# 改变图片的亮度与对比度

3. 设定图片的基本格式，并调用dlib库的提取器

def relight(img, light=1, bias=0):
    w = img.shape[1]
    h = img.shape[0]
    #image = []
    for i in range(0,w):
        for j in range(0,h):
            for c in range(3):
                tmp = int(img[j,i,c]*light + bias)
                if tmp > 255:
                    tmp = 255
                elif tmp < 0:
                    tmp = 0
                img[j,i,c] = tmp
    return img
#使用dlib自带的frontal_face_detector作为我们的特征提取器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()

4. 调用摄像头，并读取内置人物图片

# 打开摄像头 参数为输入流，可以为摄像头或视频文件
#camera = cv2.VideoCapture(0)
camera = cv2.VideoCapture('D:\\Photo\\ren.jpg')
ok = True

5. 调用已调整好的人脸68点采集函数

detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor('D:\\shape_predictor_68_face_landmarks.dat')

6. 函数调用，完成人脸图像点采集

while ok:
    # 读取摄像头中的图像，ok为是否读取成功的判断参数
    ok, img = camera.read()
    
    # 转换成灰度图像
    img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    rects = detector(img_gray, 0)
    
    for i in range(len(rects)):
        landmarks = np.matrix([[p.x, p.y] for p in predictor(img,rects[i]).parts()])
        for idx, point in enumerate(landmarks):
            # 68点的坐标
            pos = (point[0, 0], point[0, 1])
            print(idx,pos)
    
            # 利用cv2.circle给每个特征点画一个圈，共68个
            cv2.circle(img, pos, 2, color=(0, 255, 0))
            # 利用cv2.putText输出1-68
            font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
            cv2.putText(img, str(idx+1), pos, font, 0.2, (0, 0, 255), 1,cv2.LINE_AA)
    cv2.imshow('video', img)
    k = cv2.waitKey(1)
    if k == 27:    # press 'ESC' to quit
        break
    
camera.release()
cv2.destroyAllWindows()

结果如下

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三、给人脸绘制一幅墨镜

1. 导入所需的相关的包

# 导入包
import numpy as np
import cv2
import dlib
import os
import sys
import random

2. 添加函数，获得默认的人脸检测器和训练好的人脸68特征点检测器

def get_detector_and_predicyor():
    #使用dlib自带的frontal_face_detector作为我们的特征提取器
    detector = dlib.get_frontal_face_detector()
    """
    功能：人脸检测画框
    参数：PythonFunction和in Classes
    in classes表示采样次数，次数越多获取的人脸的次数越多，但更容易框错
    返回值是矩形的坐标，每个矩形为一个人脸（默认的人脸检测器）
    """
    #返回训练好的人脸68特征点检测器
    predictor = dlib.shape_predictor('D:\\shape_predictor_68_face_landmarks.dat')
    return detector,predictor

3. 获取所需的检测器

#获取检测器
detector,predictor=get_detector_and_predicyor()

4. 通过获取特征点函数，找到人物眼睛的特征点，并通过Circle函数对该点进行绘制墨镜

def painting_sunglasses(img,detector,predictor):   
    #给人脸带上墨镜
    rects = detector(img_gray, 0)  
    for i in range(len(rects)):
        landmarks = np.matrix([[p.x, p.y] for p in predictor(img,rects[i]).parts()])
        right_eye_x=0
        right_eye_y=0
        left_eye_x=0
        left_eye_y=0
        for i in range(36,42):#右眼范围
            #将坐标相加
            right_eye_x+=landmarks[i][0,0]
            right_eye_y+=landmarks[i][0,1]
        #取眼睛的中点坐标
        pos_right=(int(right_eye_x/6),int(right_eye_y/6))
        """
        利用circle函数画圆
        函数原型      
        cv2.circle(img, center, radius, color[, thickness[, lineType[, shift]]])
        img：输入的图片data
        center：圆心位置
        radius：圆的半径
        color：圆的颜色
        thickness：圆形轮廓的粗细（如果为正）。负厚度表示要绘制实心圆。
        lineType： 圆边界的类型。
        shift：中心坐标和半径值中的小数位数。
        """
        cv2.circle(img=img, center=pos_right, radius=30, color=(0,0,0),thickness=-1)
        for i in range(42,48):#左眼范围
           #将坐标相加
            left_eye_x+=landmarks[i][0,0]
            left_eye_y+=landmarks[i][0,1]
        #取眼睛的中点坐标
        pos_left=(int(left_eye_x/6),int(left_eye_y/6))
        cv2.circle(img=img, center=pos_left, radius=30, color=(0,0,0),thickness=-1)

5. 进行函数调用，获取最后的摄像头权限等，并采集人物图像点

camera = cv2.VideoCapture(0)#打开摄像头
ok=True
# 打开摄像头 参数为输入流，可以为摄像头或视频文件
while ok:
    ok,img = camera.read()
     # 转换成灰度图像
    img_gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    #display_feature_point(img,detector,predictor)
    painting_sunglasses(img,detector,predictor)#调用画墨镜函数
    cv2.imshow('video', img)
    k = cv2.waitKey(1)
    if k == 27:    # press 'ESC' to quit
        break
camera.release()
cv2.destroyAllWindows()

结果如下

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总结

通过本次实验，使用了Opencv 和dlib 库。通过绘制68个特征点，对人脸信息的进行了提取，以及调用摄像头，获取人脸信息。