人脸关键点轮廓绘制：一种有效的跨领域应用技术

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已于 2023-10-27 09:16:29 修改 · 527 阅读

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于 2023-10-26 23:07:14 首次发布

本文介绍了人脸关键点轮廓绘制的重要性，详细讲解了在OpenCV和dlib库中实现人脸关键点定位和轮廓绘制的方法，包括convexHull函数的使用，以及在实际项目中的应用示例。

一、人脸关键点轮廓绘制的重要性

人脸轮廓是进行人脸识别的重要特征之一。通过对人脸轮廓的提取和比对，可以实现身份验证、人脸识别等应用，在安全监控、公共交通、社交网络等领域具有广泛的应用价值。而且，人脸轮廓绘制可以用于人机交互中的人脸动画、虚拟现实、游戏娱乐等领域。通过对人脸轮廓的捕捉和模拟，可以实现对人物角色的面部表情的逼真呈现，提高人机交互的体验和效果。人脸轮廓绘制作为一种重要的计算机视觉和图像处理技术，具有广泛的应用前景和价值。

二、如何实现寻找人脸关键点

在opencv中，常使用下列函数寻找人脸关键点：

cv2.convexHull(points, hull=None, clockwise=None, returnPoints=None)

该函数主要用于计算一个点集的凸包，其中各参数详解如下：

points：一个二维的numpy数组，其中包含了输入的点。每个点应当以一个元组的形式表示，例如(x, y)。
hull：一个可选的参数，用于指定输出凸包的数组。如果这个参数没有指定，函数会创建一个新的数组来存储结果。
clockwise：一个可选的布尔值，用于确定点集的顺序。如果这个参数没有指定，函数会根据输入点集的形状自动决定。
returnPoints：一个可选的布尔值，用于确定是否返回凸包中的点。如果这个参数没有指定，函数会返回一个包含凸包点的数组。

该函数通过接收一组人脸关键点，并返回表示这些点凸包的二维 numpy 数组。这个凸包就是包含所有人脸关键点的最小凸多边形。这个多边形可以用来表示人脸的外部轮廓，后续通过绘制函数对上述所标示的凸包进行绘制，即人脸关键点轮廓。

三、人脸关键点轮廓绘制的具体实现

这里，将通过上述函数并结合绘制函数，进行实际的人脸关键点轮廓绘制示范

1、定义线条绘制函数

def drawLine(start,end):    #将指定的点连接起来
    pts = np.array(shape[start:end])  # 获取点集,并将矩阵matrix数据转换为array数据
    for l in range(1, len(pts)):
        ptA = tuple(pts[l - 1])
        ptB = tuple(pts[l])
        cv2.line(image, ptA, ptB, (0, 255, 0), 2)

定义用于在图像上绘制线段的函数，在找出人脸的关键点后，通过该函数将各点使用线段进行连接，即构成了人脸的关键点轮廓，其中部分参数含义如下：

pts = np.array(shape[start:end]):将 shape 数组的子序列从 start 到 end 索引转换为 Numpy 数组。这样做是为了便于后续的数组操作。
ptA = tuple(pts[l - 1]):在循环内，这一行获取前一个点的坐标，并将其转换为元组，以供

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