开源项目 Face-Yaw-Roll-Pitch 使用教程
项目目录结构及介绍
Face-Yaw-Roll-Pitch-from-Pose-Estimation-using-OpenCV/
├── data/
│ └── shape_predictor_68_face_landmarks.dat
├── images/
│ └── example.jpg
├── src/
│ ├── main.py
│ └── utils.py
├── README.md
└── requirements.txt
data/
: 存放项目所需的数据文件,如shape_predictor_68_face_landmarks.dat
用于面部特征点检测。images/
: 存放示例图片,如example.jpg
。src/
: 存放项目的源代码文件。main.py
: 项目的启动文件。utils.py
: 包含一些辅助函数。
README.md
: 项目说明文档。requirements.txt
: 项目依赖的Python库列表。
项目的启动文件介绍
src/main.py
是项目的启动文件,主要功能如下:
- 导入必要的库和模块。
- 加载面部特征点检测模型。
- 读取输入图像。
- 进行面部姿态估计。
- 显示结果图像。
以下是 main.py
的部分代码示例:
import cv2
from utils import get_face_landmarks, get_pose_estimation
# 加载面部特征点检测模型
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor("data/shape_predictor_68_face_landmarks.dat")
# 读取输入图像
image = cv2.imread("images/example.jpg")
# 进行面部姿态估计
landmarks = get_face_landmarks(image, detector, predictor)
rotation_angles = get_pose_estimation(image, landmarks)
# 显示结果图像
cv2.putText(image, f"Yaw: {rotation_angles[0]:.2f}", (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2)
cv2.putText(image, f"Pitch: {rotation_angles[1]:.2f}", (10, 70), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2)
cv2.putText(image, f"Roll: {rotation_angles[2]:.2f}", (10, 110), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2)
cv2.imshow("Pose Estimation", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
项目的配置文件介绍
项目中没有显式的配置文件,但依赖的库和版本信息可以在 requirements.txt
中找到。以下是 requirements.txt
的内容示例:
opencv-python==4.5.1.48
dlib==19.22.0
numpy==1.20.1
这些库是运行项目所必需的,可以通过以下命令安装:
pip install -r requirements.txt
通过安装这些库,可以确保项目在本地环境中正常运行。
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考