人脸特征提取（dlib+opencv+python3.8）

最新推荐文章于 2024-10-13 21:28:37 发布

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#opencv #计算机视觉 #python

本文介绍了如何在Python中使用dlib库进行人脸检测，并结合opencv实现墨镜绘制功能，实现实时在摄像头捕捉的画面中为人脸添加黑色实心圆眼镜效果。

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目录酱

一、dlib库及opencv安装
二、利用dlib库绘制墨镜（黑色的实心圆）
三、总结
参考链接：

一、dlib库及opencv安装

关于dlib的安装，如果直接运行pip install dlib，不出意外会发生错误。
我们先下载whl文件：dlib库（python3.8）版本（提取码1111）

冷知识：whl本质上是一个压缩文件，在其中包含了py文件，以及经过编译的pyd文件。这个格式可以使文件在不具备编译环境的情况下，选择合适自己的python环境进行安装。

确定下载文件所在的路径，添加到系统变量：（Windows10系统）右键开始菜单，选择系统，点击右上角高级系统设置，即可看到系统变量
开始菜单输入cmd进入控制台，进入whl所在文件路径，用以下命令来安装，注意python版本为3.8，如果你的python是其他版本的，就需要下载对应版本的dlib库，把文件名换一下

pip install dlib-19.19.0-cp38-cp38-win_amd64.whl

后面还要使用python里的opencv库，这个安装还是蛮简单的，直接用pip就行了，但和上面安装dlib库一样，要注意版本，到时候上网搜一下对应版本就行了，3.8版本可以使用3.4.11.15版本

pip install opencv_python==3.4.11.45

二、利用dlib库绘制墨镜（黑色的实心圆）

首先下载dlib库训练集（提取码1111），将文件放入代码所在路径
导入相关的包

# 导入包
import numpy as np
import cv2
import dlib
import os
import sys
import random

添加函数，获得默认的人脸检测器和训练好的人脸68特征点检测器

def get_detector_and_predicyor():
    #使用dlib自带的frontal_face_detector作为我们的特征提取器
    detector = dlib.get_frontal_face_detector()
    """
    功能：人脸检测画框
    参数：PythonFunction和in Classes
    in classes表示采样次数，次数越多获取的人脸的次数越多，但更容易框错
    返回值是矩形的坐标，每个矩形为一个人脸（默认的人脸检测器）
    """
    #返回训练好的人脸68特征点检测器
    predictor = dlib.shape_predictor('..\\source\\shape_predictor_68_face_landmarks.dat')
    return detector,predictor
#获取检测器
detector,predictor=get_detector_and_predicyor()

添加给眼睛画圆的函数，这个就是找到眼睛周围的特征点，然后确认中心点，后面用cirecle函数画出来就行了

def painting_sunglasses(img,detector,predictor):   
    #给人脸带上墨镜
    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()])
        right_eye_x=0
        right_eye_y=0
        left_eye_x=0
        left_eye_y=0
        for i in range(36,42):#右眼范围
            #将坐标相加
            right_eye_x+=landmarks[i][0,0]
            right_eye_y+=landmarks[i][0,1]
        #取眼睛的中点坐标
        pos_right=(int(right_eye_x/6),int(right_eye_y/6))
        """
        利用circle函数画圆
        函数原型      
        cv2.circle(img, center, radius, color[, thickness[, lineType[, shift]]])
        img：输入的图片data
        center：圆心位置
        radius：圆的半径
        color：圆的颜色
        thickness：圆形轮廓的粗细（如果为正）。负厚度表示要绘制实心圆。
        lineType： 圆边界的类型。
        shift：中心坐标和半径值中的小数位数。
        """
        cv2.circle(img=img, center=pos_right, radius=30, color=(0,0,0),thickness=-1)
        for i in range(42,48):#左眼范围
           #将坐标相加
            left_eye_x+=landmarks[i][0,0]
            left_eye_y+=landmarks[i][0,1]
        #取眼睛的中点坐标
        pos_left=(int(left_eye_x/6),int(left_eye_y/6))
        cv2.circle(img=img, center=pos_left, radius=30, color=(0,0,0),thickness=-1)

调用函数

camera = cv2.VideoCapture(0)#打开摄像头
ok=True
# 打开摄像头 参数为输入流，可以为摄像头或视频文件
while ok:
    ok,img = camera.read()
     # 转换成灰度图像
    img_gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    #display_feature_point(img,detector,predictor)
    painting_sunglasses(img,detector,predictor)#调用画墨镜函数
    cv2.imshow('video', img)
    k = cv2.waitKey(1)
    if k == 27:    # press 'ESC' to quit
        break
camera.release()
cv2.destroyAllWindows()

实验结果

三、总结

这次做了关于dlib库和opencv库，因为是和可视化有关的，在调试功能的时候还是比较有趣的，由于都是调用库函数实现的，对于怎么实现的并没有一个清晰的认知，不过对于使用来说还是比较熟悉了，opencv库功能是真的全。步骤大概就是通过opencv来操控摄像头和图像，dlib用来在图像上定位，再使用opencv的函数对图像进行操纵