基于dlib+opencv3.4+python3.7的人脸特征提取

• 一、安装dlib以及OpenCV
• • 1.安装dlib
  • 2.安装openCV
• 二、Python实现摄像头人脸识别
• 三、给人脸虚拟P上一付墨镜
• 四、总结
• 参考资料

下载dlib包（选择与自己的环境相对应的版本）并解压：http://dlib.net/
python3.7对应版本：
链接：https://pan.baidu.com/s/1SECW85LFfesv-SSDnm_bPA
提取码：1713
进入你下载的位置，把文件路径加入系统环境变量path里

在Anaconda prompt中使用命令pip install dlib-19.17.99-cp37-cp37m-win_amd64.whl（命令中的cp37是指自己的python版本为3.7，如果是其他版本要下载对应的安装包使用对应命令）

命令（安装最新版本）：

pip3 install opencv_python

安装指定版本：
例如：

pip install opencv_python==3.4.2.16

训练好的检测人脸68个特征点的模型：
链接：https://pan.baidu.com/s/1Ys3gI03GQOGudfJ5whnBzA
提取码：0526

# -*- 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 = 'D:/faces'
size = 64
 
if 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 = 255
                elif tmp < 0:
                    tmp = 0
                img[j,i,c] = tmp
    return 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(0)
#camera = cv2.VideoCapture('C:/Users/CUNGU/Videos/Captures/wang.mp4')
ok = True

detector = 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1-68
            font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
            cv2.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 quit
        break
    
camera.release()
cv2.destroyAllWindows()

运行结果：

导入包：

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

使用dlib自带的frontal_face_detector作为我们的特征提取器

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('shape_predictor_68_face_landmarks.dat')
    return detector,predictor

获取检测器

#获取检测器
detector,predictor=get_detector_and_predicyor()

#给人脸带上墨镜

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=(0,0,255),thickness=5) #镜框
        cv2.circle(img=img, center=pos_right, radius=30, color=(55,55,55),thickness=-1) #镜片
        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=(0,0,255),thickness=5) #镜框
        cv2.circle(img=img, center=pos_left, radius=30, color=(55,55,55),thickness=-1) #镜片

打开摄像头

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()

效果：

人脸识别做出来的效果还是很有趣的，在下载安装dlib和OpenCV的时候花了一些时间，中间的过程还算比较顺利，参考了别人的优秀代码。

https://blog.csdn.net/junseven164/article/details/121054134?spm=1001.2014.3001.5501
https://blog.csdn.net/junseven164/article/details/121054134?spm=1001.2014.3001.5501