《深度学习》Dlib、OpenCV 轮廓绘制

目录

一、Dlib轮廓绘制

1、什么是轮廓绘制

2、步骤

        1）导入所需的库和模型

        2）加载人脸检测器

        3）读取图像

        4）人脸检测

        5）关键点定位

        6）绘制轮廓线条

        7）展示结果

二、案例实现

1、完整代码

        运行结果：

2、实时摄像头或视频检测

        运行结果：

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一、Dlib轮廓绘制

1、什么是轮廓绘制

        在Dlib中，人脸识别的轮廓绘制是指通过检测人脸的关键点位置，使用直线或曲线连接这些关键点，从而绘制出人脸的轮廓线条。这些关键点通常包括眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴等部位的位置。通过绘制人脸轮廓，可以对人脸进行更精确的分析和识别。

2、步骤

        1）导入所需的库和模型

                使用Dlib库进行人脸识别，需要导入相应的库和模型文件。

        2）加载人脸检测器

                使用Dlib提供的人脸检测器模型，加载并初始化人脸检测器。

        3）读取图像

                将待处理的图像读取到内存中。

        4）人脸检测

                使用人脸检测器对图像进行人脸检测，获取人脸的位置信息。

        5）关键点定位

                使用Dlib提供的关键点检测器模型，对检测到的人脸进行关键点定位，即确定人脸的眼睛、鼻子、嘴巴等部位的位置。

        6）绘制轮廓线条

                通过将关键点的位置连接起来，使用直线或曲线绘制出人脸的轮廓线条。

        7）展示结果

                将绘制好的轮廓线条展示在图像上，并可将结果保存或显示出来。

二、案例实现

1、完整代码

import numpy as np
import dlib
import cv2def drawLine(start,end):  # 将指定的点连接起来pts = shape[start:end]   # 索引遍历出来关键点的坐标for l in range(1,len(pts)):ptA = tuple(pts[l-1])   # 遍历第一个点开始ptB = tuple(pts[l])     # 遍历上一个点的后一个点cv2.line(image, ptA, ptB,(0,255,0),2)  # 将两个点连接起来def drawConvexHull(start,end):# 将指定的点构成一个凸包，绘制成轮廓，一般眼睛、嘴使用凸包用来绘制Facial = shape[start:end + 1]   # 索引的方式获取关键点的坐标mouthHull = cv2.convexHull(Facial)  # 凸包函数，用于计算二维点集的凸包，凸包是覆盖所有点的最小凸多边形，返回凸包的点集，或者叫二维顶点cv2.drawContours(image,[mouthHull], -1,(0, 255, 0),  2)  # 绘制检测到的凸包轮廓，-1表示绘制所有轮廓image = cv2.imread("people2.png")   # 读取图片
detector = dlib.get_frontal_face_detector()  # 构造脸部位置检测器
faces = detector(image,0)  # 检测人脸。返回检测到的人脸
# 读取人脸关键点定位模型
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")
for face in faces:  # 遍历检测到人脸shape = predictor(image,face)  # 调用关键点检测器，获取人脸的关键点# 将关键点转换为坐标(x,y)的形式shape = np.array([[p.x,p.y] for p in shape.parts()])  # 获取每个人脸的关键点坐标drawConvexHull(36,41)   # 绘制右眼凸包，因为眼睛的关键点索引为36-41，凸包是覆盖所有点的最小凸多边形drawConvexHull(48, 59)  # 绘制左眼凸包drawConvexHull(48,59)   # 绘制嘴外部凸包drawConvexHull(60, 67)   # 绘制嘴内部凸包drawLine(0,17)   # 绘制脸颊点线，将脸上的点都连接起来drawLine(17, 22)drawLine(22, 27)drawLine(27, 36)
cv2.imshow("Frame",image)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

        运行结果：

2、实时摄像头或视频检测

def drawLine(start,end):#将指定的点连接起水pts = shape[start:end]  #获取点集for l in range(1,len(pts)):ptA = tuple(pts[l-1])ptB = tuple(pts[l])cv2.line(image, ptA, ptB,(0,255,0),2)def drawConvexHull(start,end):# 将指定的点构成一个凸包，绘制成轮廓，一般眼睛、嘴使用凸包用来绘制Facial = shape[start:end + 1]mouthHull = cv2.convexHull(Facial)  # 凸包函数cv2.drawContours(image,[mouthHull], -1,(0, 255, 0),  2)cap = cv2.VideoCapture("笑容.mp4")
if not cap.isOpened():   # 如果打开失败print("Cannot open camera")exit()  # 终止程序detector = dlib.get_frontal_face_detector()  # 构造脸部位置检测器
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")while True:ret, image = cap.read()faces = detector(image,0)  # 检测人险方位置# 读取入脸关键点定位模型for face in faces:# 对检测到的rects，还个遍历shape = predictor(image,face)# 获取关键点# 将关键点转换为坐标(x,y)的形式shape = np.array([[p.x,p.y] for p in shape.parts()])drawConvexHull(36,41)   # 绘制右眼凸包drawConvexHull(48, 59)  # 绘制左眼凸包drawConvexHull(48,59)   # 绘制嘴外部凸包drawConvexHull(60, 67)   # 绘制嘴内部凸包drawLine(0,17)   # 绘制脸颊点线drawLine(17, 22)drawLine(22, 27)drawLine(27, 36)cv2.imshow("Frame",image)k = cv2.waitKey(20)  # 每一帧画面执行20毫秒if k == 27:  # 如果键盘点击esc键，终止循环break
cv2.destroyAllWindows()

        运行结果：