opencv+dlib 制作平均脸

用OpenCV + dlib 制作“平均脸”

 

既然知道了原理，我们现在就要开始动手制作了。

 

再来回顾一下步骤，当我们要将N张人脸照片合称为一张平均脸的时候，我们首先要处理每一张照片：

 

【1】获取其中的68个脸部特征点，并以这些点为定点，剖分Delaunay 三角形，就如下图这样：

 

[Code-1] 首先要获得68个脸部特征点，这68个点定义了脸型、眉毛、眼睛、鼻子和嘴的轮廓。幸运的是，这么复杂的操作，我们用OpenCV，几行代码就搞定了！

 

detector = dlib.get_frontal_face_detector()

predictor = dlib.shape_predictor(predictor_path) 

 

img = io.imread(image_file_path) 

dets = detector(img, 1)

 

for k, d in enumerate(dets):        

    shape = predictor(img, d)  

    points = np.zeros((68, 2), dtype = int)    

    for i in range(0, 68):        

        points[i] = (int(shape.part(i).x), int(shape.part(i).y))          

 

[Code-2] 接着剖分Delaunay 三角形，其中points就是68个面部特征点，rect是脸部所在的矩形：

 

def calculateDelaunayTriangles(rect, points):    

    subdiv = cv2.Subdiv2D(rect);

 

    for p in points:

        subdiv.insert((p[0], p[1]));

 

    triangleList = subdiv.getTriangleList();

 

    delaunayTri = []

 

    for t in triangleList:

        pt = []

        pt.append((t[0], t[1]))

        pt.append((t[2], t[3]))

        pt.append((t[4], t[5]))

 

        pt1 = (t[0], t[1])

        pt2 = (t[2], t[3])

        pt3 = (t[4], t[5])        

 

        if rectContains(rect, pt1) and rectContains(rect, pt2) and rectContains(rect, pt3):

            ind = []