0.引言
利用Dlib官方训练好的模型“shape_predictor_68_face_landmarks.dat”进行68点标定,利用OpenCv进行图像化处理,在人脸上画出68个点,并标明序号;
实现的68个特征点标定功能如下图所示:
图1 人脸68个特征点的标定
1.开发环境
python:3.6.3
dlib:19.7
OpenCv, numpy
需要调用的库:
import dlib #人脸识别的库dlib import numpy as np #数据处理的库numpy import cv2 #图像处理的库OpenCv
2.设计流程
工作内容主要以下两大块:68点标定和OpenCv绘点
68点标定:
借助官方的Demo(face_landmark_detection.py,在之前另一篇博客里面介绍过学习Python3 Dlib19.7进行人脸面部识别)实现;
OpenCv绘点:
介绍了用到的 画圆函数cv2.circle() 和 输出字符串函数 cv2.putText() ;
流程:
1.调用dlib库来进行人脸识别,调用预测器“shape_predictor_68_face_landmarks.dat”进行68点标定
2.存入68个点坐标
3.利用cv2.circle来画68个点
4.利用cv2.putText()函数来画数字1-68
3.源码
# 68-points # 2017-12-28 # By TimeStamp # #cnblogs: http://www.cnblogs.com/AdaminXie/ import dlib #人脸识别的库dlib import numpy as np #数据处理的库numpy import cv2 #图像处理的库OpenCv # dlib预测器 detector = dlib.get_frontal_face_detector() predictor = dlib.shape_predictor('shape_predictor_68_face_landmarks.dat') path="********************" # cv2读取图像 img=cv2.imread(path+"test.jpg") # 取灰度 img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY) # 人脸数rects 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]) # 利用cv2.circle给每个特征点画一个圈,共68个 cv2.circle(img, pos, 5, color=(0, 255, 0)) # 利用cv2.putText输出1-68 font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX cv2.putText(img, str(idx+1), pos, font, 0.8, (0, 0, 255), 1, cv2.LINE_AA) cv2.namedWindow("img", 2) cv2.imshow("img", img) cv2.waitKey(0)
note:OpenCv的画图函数
1. 画圆 cv2.circle( img, (p1,p2), r, (255,255,255) )
参数1: img- 图片对象;
参数2: (p1,p2)- 圆心坐标;
参数3: r- 半径;
参数4: (255,255,255)- 颜色数组;
2. 输出字符 cv2.putText( img,"test", (p1,p2), font, 4, (255,255,255), 2, cv2, LINE_AA )
参数1: img- 图像对象;
参数2: "test"- 需要打印的字符text(数字的话可以利用str()转成字符);
参数3: (p1,p2)- 坐标textOrg;
参数4: font- 字体fontFace(注意这里 font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX);
参数5: 4- 字号fontScale;
参数6: (255,255,255)- 颜色数组;
参数7: 2- 线宽thickness;
参数8: LINE_AA- 线条种类line_type;
*关于 颜色数组:
(255,255,255), (蓝色,绿色,红色),每个值都是0-255;
比如:蓝色(255,0,0),紫色(255,0,255)
可以调整cv2.circle()函数和cv2.putText()函数中的 半径、线宽 等参数使得输出满足需求方便查看;
结果:
图2 测试结果1
图3 测试结果2
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
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稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
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