日萌社

人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战（不定时更新）

使用face_recognition进行摄像头实时给人脸打马赛克

import face_recognition
import cv2#VideoCapture(0) 打开摄像头，参数是视频文件路径则打开视频
video_capture = cv2.VideoCapture(0)
#初始化用于存储面部位置的列表
face_locations = []while True:# 抓取视频流中的每一帧ret, frame = video_capture.read()# 将视频帧的大小调整为1/4以加快面部检测处理small_frame = cv2.resize(frame, (0, 0), fx=0.25, fy=0.25)"""face_locations(img, number_of_times_to_upsample=1, model='hog') 给定一个图像，返回图像中每个人脸的面部特征位置(眼睛、鼻子等) 参数： img：一个image（numpy array类型） number_of_times_to_upsample：从images的样本中查找多少次人脸，该参数值越高的话越能发现更小的人脸。 model：使用哪种人脸检测模型。“hog” 准确率不高，但是在CPUs上运行更快，“cnn” 更准确更深度（且 GPU/CUDA加速，如果有GPU支持的话），默认是“hog” 返回值： 一个元组列表，列表中的每个元组包含人脸的位置(top, right, bottom, left)"""# 查找当前视频帧中的所有面部位置和面部位置编码face_locations = face_recognition.face_locations(small_frame, model="cnn")# 遍历每个人脸的位置(top, right, bottom, left)for top, right, bottom, left in face_locations:# 由于我们在中检测到的帧被缩放到1/4大小，因此此处需要对检测出来的人脸位置(top, right, bottom, left)重新放大4倍top *= 4right *= 4bottom *= 4left *= 4# 根据放大4倍后还原到原图规模的人脸位置(top, right, bottom, left)到视频原始帧中 进行提取包含人脸的图像区域face_image = frame[top:bottom, left:right]# 使用高斯模糊来模糊面部图像face_image = cv2.GaussianBlur(face_image, (99, 99), 30)# 将模糊的人脸区域放回帧图像中frame[top:bottom, left:right] = face_image# 显示结果图像cv2.imshow('Video', frame)# 按键盘上的“q”键退出！if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):break# 释放摄像头句柄
video_capture.release()
cv2.destroyAllWindows()

疲劳检测

"""
命令行用法python detect_drowsiness.py --shape-predictor shape_predictor_68_face_landmarks.datpython detect_drowsiness.py --shape-predictor shape_predictor_68_face_landmarks.dat --alarm alarm.wav
"""from scipy.spatial import distance as dist
from imutils.video import VideoStream
from imutils import face_utils
from threading import Thread
import numpy as np
import playsound
import argparse
import imutils
import time
import dlib
import cv2def sound_alarm(path):# 读取音频文件 发出警报声playsound.playsound(path)"""
eye_aspect_ratio(eye)：eye即给定的眼睛面部标志的x/y坐标1.A和B分别是计算两组垂直眼睛标志之间的距离，而C是计算水平眼睛标志之间的距离。A：P2到P6的距离。B：P3到P5的距离。C：P1到P4的距离。eye：眼睛面部标志的x/y坐标包含了P1到P6一共6个x/y坐标，索引从0开始，即eye[0]为P1。2.计算眼睛纵横比，然后将眼图长宽比返回给调用函数。ear = (A + B) / (2.0 * C)ear = ((P2-P6) + (P3-P5)) / (2.0 * (P1-P4))分子中计算的是眼睛的特征点在垂直方向上的距离，分母计算的是眼睛的特征点在水平方向上的距离。由于水平点只有一组，而垂直点有两组，所以分母乘上了2，以保证两组特征点的权重相同。
"""
def eye_aspect_ratio(eye):# 计算两组垂直的坐标之间的欧式距离：计算眼睛中垂直的A(P2到P6的距离) 和 B(P3到P5的距离)A = dist.euclidean(eye[1], eye[5]) #eye[1]到eye[5]的欧式距离 即 P2到P6的欧式距离B = dist.euclidean(eye[2], eye[4]) #eye[2]到eye[4]的欧式距离 即 P3到P5的欧式距离# 计算一组水平的坐标之间的欧式距离：计算眼睛中水平的C(P1到P4的距离)C = dist.euclidean(eye[0], eye[3]) #eye[0]到eye[3]的欧式距离 即 P1到P4的欧式距离# 计算眼睛长宽比：(A + B) / (2.0 * C) 即 ((P2-P6) + (P3-P5)) / (2.0 * (P1-P4))ear = (A + B) / (2.0 * C)# 返回眼睛长宽比return ear"""
构造参数解析并解析参数1.第一个命令行参数(必须)：--shape-predictor 这是dlib的预训练面部标志检测器的路径。2.第二个是参数(可选)：--video 它控制驻留在磁盘上的输入视频文件的路径。如果您想要使用实时视频流，则需在执行脚本时省略此开关。
"""
ap = argparse.ArgumentParser()
#面部坐标位置预测器模型文件：shape_predictor_68_face_landmarks.dat
ap.add_argument("-p", "--shape-predictor", required=False, default="./shape_predictor_68_face_landmarks.dat", help="path to facial landmark predictor")
#警报音频WAV文件：alarm.wav
ap.add_argument("-a", "--alarm", type=str, required=False, default="./alarm.wav", help="path alarm .WAV file")
#网络摄像头在系统上的索引：代表的是使用第几个的摄像头设备
ap.add_argument("-w", "--webcam", type=int, required=False, default=0, help="index of webcam on system")
args = vars(ap.parse_args())"""
定义两个常数：EYE_AR_THRESH常数：眼睛的长宽比的阈值表示眨眼的阈值，或者说判断是否闭上眼的眼睛长宽比的阈值EYE_AR_CONSEC_FRAMES常数：眼睛连续闭合的帧数触发警报的阈值，如果眼睛连续闭合的帧数大于触发警报的阈值的话则发出音频警告
"""
EYE_AR_THRESH = 0.3
EYE_AR_CONSEC_FRAMES = 48# 初始化帧计数器
COUNTER = 0
#布尔值，用于指示警报是否消失
ALARM_ON = False"""
1.初始化dlib的面部检测器（基于HOG），然后创建面部界标预测器。
2.当确定视频流中是否发生眨眼时，我们需要计算眼睛的长宽比。如果眼睛长宽比低于一定的阈值，然后超过阈值，那么我们将记录一个“眨眼”，EYE_AR_THRESH是眼睛的长宽比的阈值表示眨眼的阈值，我们默认它的值为 0.3，您也可以为自己的应用程序调整它。另外，我们有一个重要的常量EYE_AR_CONSEC_FRAME是眼睛连续闭合的帧数触发警报的阈值，这个值被设置为 3。表明眼睛长宽比小于0.3时，接着三个连续的帧一定发生眼睛持续闭合动作。
3.同样，取决于视频的帧处理吞吐率，您可能需要提高或降低此数字以供您自己实施。接着初始化两个计数器，COUNTER帧计数器是眼睛长宽比小于EYE_AR_THRESH的连续帧的总帧数，还可以额外设置TOTAL用于记录脚本运行时发生的眨眼的总次数。现在我们输入、命令行参数和常量都已经写好了，接着可以初始化dlib的人脸检测器和面部标志检测器。
"""print("[INFO] 加载面部界标预测器...")
detector = dlib.get_frontal_face_detector() #获取正面人脸检测器
predictor = dlib.shape_predictor(args["shape_predictor"]) #人脸形状预测器：shape_predictor_68_face_landmarks.dat#分别获取左眼和右眼的面部标志的索引，为下面的左眼和右眼提取（x，y）坐标的起始和结束数组切片索引值
(lStart, lEnd) = face_utils.FACIAL_LANDMARKS_IDXS["left_eye"] #面部中的左眼的起始坐标和结束坐标
(rStart, rEnd) = face_utils.FACIAL_LANDMARKS_IDXS["right_eye"] #面部中的右眼的起始坐标和结束坐标#启动视频流线程，决定是否使用基于文件的视频流或实时USB/网络摄像头/ Raspberry Pi摄像头视频流
print("[INFO] 启动视频流线程...")
vs = VideoStream(src=args["webcam"]).start()
time.sleep(1.0)"""
树莓派相机模块，取消注释：# vs = VideoStream(usePiCamera=True).start()。
如果您未注释上述两个，你可以取消注释# fileStream = False 以表明你是不是从磁盘读取视频文件。
在while处我们开始从视频流循环帧，循环播放视频流中的帧。
如果正在访问视频文件流，并且视频中没有剩余的帧，则从循环中断。
从我们的视频流中读取下一帧，然后调整大小并将其转换为灰度。然后，我们通过dlib内置的人脸检测器检测灰度帧中的人脸。
我们现在需要遍历帧中的每个人脸，然后对其中的每个人脸应用面部标志检测：
"""
while True:# 从线程视频文件流中抓取帧，调整其大小，然后将其转换为灰度通道frame = vs.read()# print(frame.shape) #(480, 640, 3)# resize设置width=450时，可以无需同时设置height，因为height会自动根据width所设置的值按照原图的宽高比例进行自适应地缩放调整到合适的值frame = imutils.resize(frame, width=450)# print(frame.shape) #(337, 450, 3)gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#转换为单通道的灰度图# print(gray.shape) #(337, 450) 表示单通道的灰度图# 根据正面人脸检测器 在灰度框中检测人脸rects = detector(gray, 0) #默认值0 即可，表示采样次数# print(rects) # 比如 rectangles[[(179, 198) (266, 285)]]# 循环每个检测出来的人脸for rect in rects:# print(rect) #比如 [(208, 198) (294, 285)]# 确定面部区域的面部界标，然后将面部界标（x，y）坐标转换为NumPy数组# 传入gray灰度图、还有从灰度图中检测出来的人脸坐标rectshape = predictor(gray, rect)# print(shape) #比如 <dlib.full_object_detection object at 0x000001909A7C5BF0>#将从灰度图中检测出来的人脸坐标转换为NumPy数组shape = face_utils.shape_to_np(shape)# print(shape) #NumPy数组值# 从人脸坐标转换后的NumPy数组中 提取左眼和右眼坐标，然后使用该坐标计算两只眼睛的眼睛纵横比leftEye = shape[lStart:lEnd] #面部中的左眼的起始坐标和结束坐标rightEye = shape[rStart:rEnd] #面部中的右眼的起始坐标和结束坐标leftEAR = eye_aspect_ratio(leftEye) #计算左眼的眼睛纵横比rightEAR = eye_aspect_ratio(rightEye) #计算右眼的眼睛纵横比# 将两只眼睛的眼睛纵横比一起求平均ear = (leftEAR + rightEAR) / 2.0"""shape确定面部区域的面部标志，接着将这些（x，y）坐标转换成NumPy阵列。使用数组切片技术，我们可以分别为左眼left eye和右眼提取（x，y）坐标，然后我们计算每只眼睛的眼睛长宽比。下一个代码块简单地处理可视化眼部区域的面部标志。"""# 计算左眼和右眼的凸包，然后可视化每只眼睛leftEyeHull = cv2.convexHull(leftEye)rightEyeHull = cv2.convexHull(rightEye)cv2.drawContours(frame, [leftEyeHull], -1, (0, 255, 0), 1)cv2.drawContours(frame, [rightEyeHull], -1, (0, 255, 0), 1)"""检查眼睛宽高比是否低于眨眼阈值，如果是，则增加眨眼帧计数器中的值。我们已经计算了我们的（平均的）眼睛长宽比，但是我们并没有真正确定是否发生了眨眼，这在下一部分中将得到关注。第一步检查眼睛纵横比是否低于我们的眨眼阈值，如果是，我们递增指示正在发生眨眼的连续帧数。否则，我们将处理眼高宽比不低于眨眼阈值的情况，我们对其进行检查，看看是否有足够数量的连续帧包含低于我们预先定义的阈值的眨眼率。如果检查通过，我们增加总的闪烁次数。然后我们重新设置连续闪烁次数 COUNTER。"""#EYE_AR_THRESH是眼睛的长宽比的阈值表示眨眼的阈值，我们默认它的值为 0.3，如果眼睛的长宽比小于了0.3则表示眨眼if ear < EYE_AR_THRESH:#连续眨眼总次数+= 1COUNTER += 1print(COUNTER)# EYE_AR_CONSEC_FRAMES常数：眼睛连续闭合的帧数触发警报的阈值，如果眼睛连续闭合的帧数大于触发警报的阈值的话则发出音频警告# 如果眼睛闭上足够的连续帧数，则发出警报if COUNTER >= EYE_AR_CONSEC_FRAMES:# 如果警报未打开，则将其打开if not ALARM_ON:ALARM_ON = True #开启警报标志# 检查是否提供了警报文件，如果有，请启动一个线程以在后台播放警报声音if args["alarm"] != "":#开启增加线程t = Thread(target=sound_alarm, args=(args["alarm"],))"""在脚本运行过程中有一个主线程，若在主线程中创建了子线程，当主线程结束时根据子线程daemon属性值的不同可能会发生下面的两种情况之一：1.如果某个子线程的daemon属性为False，主线程结束时会检测该子线程是否结束，如果该子线程还在运行，则主线程会等待它完成后再退出；2.如果某个子线程的daemon属性为True，主线程运行结束时不对这个子线程进行检查而直接退出，同时所有daemon值为True的子线程将随主线程一起结束，而不论是否运行完成。3.属性daemon的值默认为False，如果需要修改，必须在调用start()方法启动线程之前进行设置。另外要注意的是，上面的描述并不适用于IDLE环境中的交互模式或脚本运行模式，因为在该环境中的主线程只有在退出Python IDLE时才终止。4.守护线程不能持有任何需要关闭的资源，例如打开文件等，因为当主线程关闭时，子线程也会自动同时关闭，守护线程没有任何机会来关闭文件，这会导致数据丢失。"""t.deamon = True #开启守护进程deamon：作用为主线程关闭时，子线程也会自动同时关闭，至此程序整个停止了#线程启动t.start()# 在图像上发出警报的文字cv2.putText(frame, "睡意警告", (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 0, 255), 2)# 否则，眼睛的纵横比不低于眨眼阈值，因此请重置计数器并发出警报else:#连续眨眼总次数 清0COUNTER = 0#取消警报ALARM_ON = False# 在帧上绘制计算出的眼睛长宽比，以帮助调试和设置正确的眼睛长宽比阈值和帧计数器cv2.putText(frame, "EAR: {:.2f}".format(ear), (300, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 0, 255), 2)# 显示图像cv2.imshow("Frame", frame)key = cv2.waitKey(1) & 0xFF# 如果按下“ q”键，则退出循环if key == ord("q"):break# 做清理
cv2.destroyAllWindows()
vs.stop()

活体检测(张嘴检测)

# 命令行用法：python detect_open_mouth.py --shape-predictor shape_predictor_68_face_landmarks.datfrom scipy.spatial import distance as dist
from imutils.video import VideoStream
from imutils import face_utils
from threading import Thread
import numpy as np
import argparse
import imutils
import time
import dlib
import cv2"""
mouth_aspect_ratio(mouth)：mouth即给定的口部标志的x/y坐标1.A和B分别是计算两组垂直口部标志之间的距离，而C是计算水平口部标志之间的距离。A：51到59的距离。B：53到57的距离。C：49到55的距离。mouth：口部标志的x/y坐标包含了49到68一共19个x/y坐标，索引从0开始，即mouth[0]为49。2.计算口部纵横比，然后将口部长宽比返回给调用函数。ear = (A + B) / (2.0 * C)ear = ((51-59) + (53-57)) / (2.0 * (49-55))分子中计算的是口部的特征点在垂直方向上的距离，分母计算的是口部的特征点在水平方向上的距离。由于水平点只有一组，而垂直点有两组，所以分母乘上了2，以保证两组特征点的权重相同。
"""
def mouth_aspect_ratio(mouth):# 计算两组垂直的坐标之间的欧式距离：计算口中垂直的A(51到59的距离) 和 B(53到57的距离)A = dist.euclidean(mouth[2], mouth[10]) # 口中垂直的A(51到59的距离)B = dist.euclidean(mouth[4], mouth[8]) # 口中垂直的B(53到57的距离)# 计算一组水平的坐标之间的欧式距离：计算口中水平的C(49到55的距离)C = dist.euclidean(mouth[0], mouth[6]) #口中水平的C(49到55的距离)# 计算嘴长宽比mar = (A + B) / (2.0 * C)# 返回口长宽比return mar# 构造参数解析并解析参数
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-p", "--shape-predictor", required=False, default='shape_predictor_68_face_landmarks.dat', help="path to facial landmark predictor")
ap.add_argument("-w", "--webcam", required=False, type=int, default=0, help="index of webcam on system")
args = vars(ap.parse_args())# 定义一个常数，用于表示嘴巴的长宽比
MOUTH_AR_THRESH = 0.79# 初始化dlib的面部检测器（基于HOG），然后创建面部界标预测器
print("[INFO] loading facial landmark predictor...")
detector = dlib.get_frontal_face_detector() #获取正面人脸检测器
predictor = dlib.shape_predictor(args["shape_predictor"]) #人脸形状预测器：shape_predictor_68_face_landmarks.dat# 抓住嘴巴的坐标索引
(mStart, mEnd) = (49, 68)# 启动视频流线程
print("[INFO] starting video stream thread...")
vs = VideoStream(src=args["webcam"]).start()
time.sleep(1.0)# frame_width = 640
# frame_height = 360# 定义编解码器并创建VideoWriter对象。输出存储在“ outpy.avi”文件中。
# out = cv2.VideoWriter('outpy.avi',cv2.VideoWriter_fourcc('M','J','P','G'), 30, (frame_width,frame_height))
# time.sleep(1.0)# 循环播放视频流中的帧
while True:# 从线程视频文件流中抓取帧，调整其大小，然后将其转换为灰度通道frame = vs.read()# print(frame.shape)#(480, 640, 3)# resize设置width=450时，可以无需同时设置height，因为height会自动根据width所设置的值按照原图的宽高比例进行自适应地缩放调整到合适的值frame = imutils.resize(frame, width=640)print(frame.shape) #(480, 640, 3)gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#转换为单通道的灰度图# 在灰度框中检测人脸rects = detector(gray, 0) #默认值0 即可，表示采样次数# 循环每个检测出来的人脸for rect in rects:# 确定面部区域的面部界标，然后将面部界标（x，y）坐标转换为NumPy数组# 传入gray灰度图、还有从灰度图中检测出来的人脸坐标rectshape = predictor(gray, rect)# 将从灰度图中检测出来的人脸坐标转换为NumPy数组shape = face_utils.shape_to_np(shape)# 从人脸坐标转换后的NumPy数组中 提取嘴部坐标，然后使用坐标计算嘴部纵横比mouth = shape[mStart:mEnd]# 使用坐标计算嘴部纵横比mouthMAR = mouth_aspect_ratio(mouth)mar = mouthMAR# 计算嘴的凸包，然后可视化嘴mouthHull = cv2.convexHull(mouth)cv2.drawContours(frame, [mouthHull], -1, (0, 255, 0), 1)cv2.putText(frame, "MAR: {:.2f}".format(mar), (30, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 0, 255), 2)# 如果张着嘴 则贴文字if mar > MOUTH_AR_THRESH:cv2.putText(frame, "Mouth is Open!", (30,60),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0,0,255),2)# 将图像写入文件“ output.avi”# out.write(frame)# 显示图像cv2.imshow("Frame", frame)key = cv2.waitKey(1) & 0xFF# 如果按下“ q”键，则退出循环if key == ord("q"):break# 做清理
cv2.destroyAllWindows()
vs.stop()

# 命令行用法：
#   python detect_videofile_mouth.py --shape-predictor shape_predictor_68_face_landmarks.dat
#   python detect_drowsiness.py --shape-predictor shape_predictor_68_face_landmarks.dat --alarm alarm.wavfrom scipy.spatial import distance as dist
from imutils.video import FileVideoStream
from imutils import face_utils
from threading import Thread
import numpy as np
import argparse
import imutils
import time
import dlib
import cv2"""
mouth_aspect_ratio(mouth)：mouth即给定的口部标志的x/y坐标1.A和B分别是计算两组垂直口部标志之间的距离，而C是计算水平口部标志之间的距离。A：51到59的距离。B：53到57的距离。C：49到55的距离。mouth：口部标志的x/y坐标包含了49到68一共19个x/y坐标，索引从0开始，即mouth[0]为49。2.计算口部纵横比，然后将口部长宽比返回给调用函数。ear = (A + B) / (2.0 * C)ear = ((51-59) + (53-57)) / (2.0 * (49-55))分子中计算的是口部的特征点在垂直方向上的距离，分母计算的是口部的特征点在水平方向上的距离。由于水平点只有一组，而垂直点有两组，所以分母乘上了2，以保证两组特征点的权重相同。
"""
def mouth_aspect_ratio(mouth):# 计算两组垂直的坐标之间的欧式距离：计算口中垂直的A(51到59的距离) 和 B(53到57的距离)A = dist.euclidean(mouth[2], mouth[10]) # 口中垂直的A(51到59的距离)B = dist.euclidean(mouth[4], mouth[8]) # 口中垂直的B(53到57的距离)# 计算一组水平的坐标之间的欧式距离：计算口中水平的C(49到55的距离)C = dist.euclidean(mouth[0], mouth[6]) #口中水平的C(49到55的距离)# 计算嘴长宽比mar = (A + B) / (2.0 * C)# 返回口长宽比return mar# 构造参数解析并解析参数
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-p", "--shape-predictor", required=False, default='shape_predictor_68_face_landmarks.dat', help="path to facial landmark predictor")
ap.add_argument("-v", "--video", required=False, default="./video/mouth_open.mp4", help="video path input")
args = vars(ap.parse_args())# 定义一个常数，用于表示嘴巴的长宽比
MOUTH_AR_THRESH = 0.6# 初始化dlib的面部检测器（基于HOG），然后创建面部界标预测器
print("[INFO] loading facial landmark predictor...")
detector = dlib.get_frontal_face_detector()#获取正面人脸检测器
predictor = dlib.shape_predictor(args["shape_predictor"])#人脸形状预测器：shape_predictor_68_face_landmarks.dat# 抓住嘴巴的坐标索引
(mStart, mEnd) = (49, 68)# 启动视频流线程
print("[INFO] starting video stream thread...")
fvs = FileVideoStream(path=args["video"]).start()
time.sleep(1.0)frame_width = 640
frame_height = 360# 定义编解码器并创建VideoWriter对象。输出存储在“ outpy.avi”文件中。
out = cv2.VideoWriter('outpy.avi',cv2.VideoWriter_fourcc('M','J','P','G'), 30, (frame_width,frame_height))
time.sleep(1.0)# 循环播放视频流中的帧
while True:# 从线程视频文件流中抓取帧，调整其大小，然后将其转换为灰度通道frame = fvs.read()# print(frame.shape) #(360, 640, 3)# resize设置width=450时，可以无需同时设置height，因为height会自动根据width所设置的值按照原图的宽高比例进行自适应地缩放调整到合适的值frame = imutils.resize(frame, width=640)# print(frame.shape) #(360, 640, 3)gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#转换为单通道的灰度图# 在灰度框中检测人脸rects = detector(gray, 0) #默认值0 即可，表示采样次数# 循环每个检测出来的人脸for rect in rects:# 确定面部区域的面部界标，然后将面部界标（x，y）坐标转换为NumPy数组# 传入gray灰度图、还有从灰度图中检测出来的人脸坐标rectshape = predictor(gray, rect)# 将从灰度图中检测出来的人脸坐标转换为NumPy数组shape = face_utils.shape_to_np(shape)# 从人脸坐标转换后的NumPy数组中 提取嘴部坐标，然后使用坐标计算嘴部纵横比mouth = shape[mStart:mEnd]# 使用坐标计算嘴部纵横比mar = mouth_aspect_ratio(mouth)# 计算嘴的凸包，然后可视化嘴mouthHull = cv2.convexHull(mouth)cv2.drawContours(frame, [mouthHull], -1, (0, 255, 0), 1)cv2.putText(frame, "MAR: {:.2f}".format(mar), (30, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 0, 255), 2)# 如果张着嘴 则贴文字if mar > MOUTH_AR_THRESH:cv2.putText(frame, "Mouth is Open!", (30,60),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0,0,255),2)# 将图像写入文件“ output.avi”out.write(frame)# 显示图像cv2.imshow("Frame", frame)key = cv2.waitKey(1) & 0xFF# 如果按下“ q”键，则退出循环if key == ord("q"):break# 做清理
cv2.destroyAllWindows()
fvs.stop()

计算两张人脸之间的相似度

import face_recognition"""
图像载入函数 load_image_file load_image_file(file, mode='RGB') 加载一个图像文件到一个numpy array类型的对象上。 参数： file：待加载的图像文件名字 mode：转换图像的格式 只支持“RGB”(8位RGB, 3通道)和“L”(黑白) 返回值： 一个包含图像数据的numpy array类型的对象
"""
# 加载一些示例图片并学习如何识别它们。
known1_image = face_recognition.load_image_file("1.jpg")
known2_image = face_recognition.load_image_file("2.jpg")
unknown_image = face_recognition.load_image_file("3.jpg")"""
人脸编码函数 face_encodings face_encodings(face_image, known_face_locations=None, num_jitters=1) 给定一个图像，返回图像中每个人脸的128脸部编码（特征向量）。 参数： face_image：输入的人脸图像 known_face_locations：可选参数，如果你知道每个人脸所在的边界框 num_jitters=1：在计算编码时要重新采样的次数。越高越准确，但速度越慢（100就会慢100倍） 返回值： 一个128维的脸部编码列表
"""
#获取一个128维的脸部编码列表
known1_face_encoding = face_recognition.face_encodings(known1_image)[0]
known2_face_encoding = face_recognition.face_encodings(known2_image)[0]
unknown_face_encoding = face_recognition.face_encodings(unknown_image)[0]known_faces = [known1_face_encoding,known2_face_encoding
]"""
人脸相似度比较 人脸特征向量距离函数 face_distance() face_distance(face_encodings, face_to_compare) 给定一组面部编码，将它们与已知的面部编码进行比较，得到欧氏距离。对于每一个比较的脸，欧氏距离代表了这些脸有多相似。 参数： face_encodings：输入的人脸图片 face_to_compare：待进行对比的单张人脸编码数据 返回值：一个numpy ndarray，数组中的欧式距离与faces数组的顺序一一对应。注意：相似阈值(tolerance容忍度)中0.6是典型的最佳值，该值越小对比越严格，即两张脸之间的距离小于相似阈值才算匹配。比如 face_distance 计算出来的距离为 0.4和 0.8，然后设置的相似阈值(tolerance容忍度)为0.6，那么只有 0.4 小于 0.6 才认为是 相似， 0.8 大于 0.6 则认为是 不相似。其中compare_faces(known_face_encodings, face_encoding_to_check, tolerance=0.6) 也可以设置相似阈值(tolerance容忍度)
"""
face_distances = face_recognition.face_distance(known_faces, unknown_face_encoding)for i, face_distance in enumerate(face_distances):print("i",i)print("face_distance",face_distance)

人脸校准

from imutils.face_utils import FaceAligner
from imutils.face_utils import rect_to_bb
import argparse
import imutils
import dlib
import cv2#构造参数解析并解析参数
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument('-p','--shape-predictor',required=False, default="./shape_predictor_68_face_landmarks.dat", help='path to the landmark predictor')
ap.add_argument('-i','--image',required=False, default="./images/1.jpg", help='path to the input image')
args = vars(ap.parse_args())# 初始化dlib的面部检测器（基于HOG），然后创建面部界标预测器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()#获取正面人脸检测器
predictor = dlib.shape_predictor(args['shape_predictor']) #人脸形状预测器：shape_predictor_68_face_landmarks.dat
fa = FaceAligner(predictor, desiredFaceWidth=256) #面部校准器(人脸自动校准)：传入人脸形状预测器，设置desiredFaceWidth(提取后的图片显示大小)为256image = cv2.imread(args['image'])
# print(image.shape) #(853, 1280, 3)
# resize设置width=450时，可以无需同时设置height，因为height会自动根据width所设置的值按照原图的宽高比例进行自适应地缩放调整到合适的值
image = imutils.resize(image, width=800)
# print(image.shape) #(533, 800, 3)
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #转换为单通道的灰度图#展示原图
# cv2.imshow('Input',image)
# 在灰度框中检测人脸
rects = detector(gray,2)#默认值0 即可，表示采样次数# 循环每个检测出来的人脸的位置
for rect in rects:#采取dlib预测的边界，并将其转换为与OpenCV通常相同的格式（x，y，w，h），即获取出检测出来的人脸的位置（x，y，w，h）(x,y,w,h) = rect_to_bb(rect)# print(x,y,w,h) #393 116 277 277#image[y:y+h,x:x+w]：提取出原图中的人脸# resize设置width=450时，可以无需同时设置height，因为height会自动根据width所设置的值按照原图的宽高比例进行自适应地缩放调整到合适的值faceOrig = imutils.resize(image[y:y+h,x:x+w], width=256)#对原图中检测出来的人脸 进行校准faceAligned = fa.align(image, gray, rect)cv2.imshow('Original',faceOrig)cv2.imshow('Aligned',faceAligned)cv2.waitKey(0)

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日萌社

使用face_recognition进行摄像头实时给人脸打马赛克

疲劳检测

活体检测(张嘴检测)

计算两张人脸之间的相似度

人脸校准

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