python3利用Dlib19.7实现人脸68个特征点标定
0.引言 利用Dlib官方训练好的模型“shape_predictor_68_face_landmarks.dat”进行68点标定,利用OpenCv进行图像化处理,在人脸上画出68个点,并标明序号; 实现的68个特征点标定功能如下图所示: 图1 人脸68个特征点的标定 1.开发环境 python:3.6.3 dlib:19.7 OpenCv,numpy 需要调用的库: import dlib #人脸识别的库dlib import numpy as np #数据处理的库numpy import cv2 #图像处理的库OpenCv 2.设计流程 工作内容主要以下两大块:68点标定和OpenCv绘点 68点标定: 借助官方的Demo(face_landmark_detection.py,在之前另一篇博客里面介绍过学习Python3 Dlib19.7进行人脸面部识别)实现; OpenCv绘点: 介绍了用到的 画圆函数cv2.circle() 和 输出字符串函数 cv2.putText() ; 流程: 1.调用dlib库来进行人脸识别,调用预测器“shape_predictor_68_face_landmarks.dat”进行68点标定 2.存入68个点坐标 3.利用cv2.circle来画68个点 4.利用cv2.putText()函数来画数字1-68 3.源码 # 68-points # 2017-12-28 # By TimeStamp # #cnblogs: http://www.cnblogs.com/AdaminXie/ import dlib #人脸识别的库dlib import numpy as np #数据处理的库numpy import cv2 #图像处理的库OpenCv # dlib预测器 detector = dlib.get_frontal_face_detector() predictor = dlib.shape_predictor('shape_predictor_68_face_landmarks.dat') path="********************" # cv2读取图像 img=cv2.imread(path+"test.jpg") # 取灰度 img_gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_RGB2GRAY) # 人脸数rects 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]) # 利用cv2.circle给每个特征点画一个圈,共68个 cv2.circle(img,pos,5,color=(0,255,0)) # 利用cv2.putText输出1-68 font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX cv2.putText(img,str(idx+1),font,0.8,(0,255),1,cv2.LINE_AA) cv2.namedWindow("img",2) cv2.imshow("img",img) cv2.waitKey(0) note:OpenCv的画图函数 1. 画圆 cv2.circle( img,(p1,p2),r,(255,255) ) 参数1: img- 图片对象; 参数2: (p1,p2)- 圆心坐标; 参数3: r- 半径; 参数4: (255,255)- 颜色数组; 2. 输出字符 cv2.putText( img,"test",4,2,cv2,LINE_AA ) 参数1: img- 图像对象; 参数2: "test"- 需要打印的字符text(数字的话可以利用str()转成字符); 参数3: (p1,p2)- 坐标textOrg; 参数4: font- 字体fontFace(注意这里 font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX); 参数5: 4- 字号fontScale; 参数6: (255,255)- 颜色数组; 参数7: 2- 线宽thickness; 参数8: LINE_AA- 线条种类line_type; *关于 颜色数组: (255,(蓝色,绿色,红色),每个值都是0-255; 比如:蓝色(255,0),紫色(255,255) 可以调整cv2.circle()函数和cv2.putText()函数中的 半径、线宽 等参数使得输出满足需求方便查看; 结果: 图2 测试结果1 图3 测试结果2 以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持编程小技巧。 您可能感兴趣的文章:
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