【人脸识别】基于dlib库实现人脸特征值提取
一、Dlib库介绍与安装
1. Dlib库简介
2. 安装Dlib库
pip install dlib
二、OpenCV介绍即安装
1. OpenCV简介
2. OpenCV安装
pip3 install opencv_python
三、提取人脸特征点
# -*- 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
# 存储位置
output_dir = 'C:/Users/王青松/'
size = 64if not os.path.exists(output_dir):os.makedirs(output_dir)
# 改变图片的亮度与对比度def relight(img, light=1, bias=0):w = img.shape[1]h = img.shape[0]#image = []for i in range(0,w):for j in range(0,h):for c in range(3):tmp = int(img[j,i,c]*light + bias)if tmp > 255:tmp = 255elif tmp < 0:tmp = 0img[j,i,c] = tmpreturn img#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()
# 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('D:/wudipuls.mp4')
#camera = cv2.VideoCapture(0)
ok = Truedetector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor('shape_predictor_68_face_landmarks.dat')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()])for idx, point in enumerate(landmarks):# 68点的坐标pos = (point[0, 0], point[0, 1])print(idx,pos)# 利用cv2.circle给每个特征点画一个圈，共68个cv2.circle(img, pos, 2, color=(0, 255, 0))# 利用cv2.putText输出1-68font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEXcv2.putText(img, str(idx+1), pos, font, 0.2, (0, 0, 255), 1,cv2.LINE_AA)cv2.imshow('video', img)k = cv2.waitKey(1)if k == 27: # press 'ESC' to quitbreakcamera.release()
cv2.destroyAllWindows()
四、在眼睛处绘制黑色的实心圆
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=0right_eye_y=0left_eye_x=0left_eye_y=0for 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))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)#camera = cv2.VideoCapture(0)#打开摄像头
camera = cv2.VideoCapture('D:/wudipuls.mp4')
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 quitbreak
camera.release()
cv2.destroyAllWindows()
五、总结
本文简略地介绍了dlib库与OpenCV，并初步尝试使用dlib库对人脸的特征值进行提取。
六、参考
【人脸识别】基于dlib库实现人脸特征值提取_YangMax1的博客-CSDN博客
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