文章目录
- 一、原理
- 二、代码
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- 1.标点
- 2.画墨镜
- 3.全部代码
- 三、效果
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- 1.原图
- 2.特征点
- 3.墨镜
- 四、总结
- 五、参考
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
二、代码
1.标点
detector = dlib.get_frontal_face_detector() predictor = dlib.shape_predictor('shape_predictor_68_face_landmarks.dat') ok = True # 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('video.mp4') 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()]) # 画特征点 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, 1, 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, 0.3, (0, 0, 255), 1, cv2.LINE_AA) cv2.imshow('video', img) k = cv2.waitKey(1) if k == 27: # 按下ESC退出 break camera.release() cv2.destroyAllWindows()
2.画墨镜
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()]) # 矩阵转为列表 point_list=landmarks.getA() # 点坐标 point_37 = (point_list[37][0],point_list[37][1]) point_38 = (point_list[38][0], point_list[38][1]) # 比例系数,37,38两点距离 size = (pow(pow(point_38[1] - point_37[1], 2) + pow(point_38[0] - point_37[0], 2), 0.5)) # 点坐标 point_39 = (point_list[39][0], point_list[39][1]) point_42 = (point_list[42][0], point_list[42][1]) # 画眼镜 cv2.circle(img, (point_list[41][0], point_list[41][1]), int(3 * size), (0, 0, 0), -1) cv2.circle(img, (point_list[46][0], point_list[46][1]), int(3 * size), (0, 0, 0), -1) # 画眼镜框 cv2.line(img, point_39, point_42, (0, 0, 0), 4) cv2.imshow('video', img) k = cv2.waitKey(1) if k == 27: # 按下ESC退出 break camera.release() cv2.destroyAllWindows()
3.全部代码
# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed Oct 27 03:15:10 2021 @author: GT72VR """ import numpy as np import cv2 import dlib import os import sys import random # dlib预测器 detector = dlib.get_frontal_face_detector() predictor = dlib.shape_predictor('shape_predictor_68_face_landmarks.dat') ok = True # 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('video.mp4') 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()]) # 矩阵转为列表 point_list=landmarks.getA() # 点坐标 point_37 = (point_list[37][0],point_list[37][1]) point_38 = (point_list[38][0], point_list[38][1]) # 比例系数,37,38两点距离 size = (pow(pow(point_38[1] - point_37[1], 2) + pow(point_38[0] - point_37[0], 2), 0.5)) # 点坐标 point_39 = (point_list[39][0], point_list[39][1]) point_42 = (point_list[42][0], point_list[42][1]) # 画眼镜 cv2.circle(img, (point_list[41][0], point_list[41][1]), int(3 * size), (0, 0, 0), -1) cv2.circle(img, (point_list[46][0], point_list[46][1]), int(3 * size), (0, 0, 0), -1) # 画眼镜框 cv2.line(img, point_39, point_42, (0, 0, 0), 4) # 画特征点 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, 1, 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, 0.3, (0, 0, 255), 1, cv2.LINE_AA) cv2.imshow('video', img) k = cv2.waitKey(1) if k == 27: # 按下ESC退出 break camera.release() cv2.destroyAllWindows()
三、效果
1.原图
通过dlib获取人脸特征点再通过OpenCV绘制达到展示效果
五、参考