目录
- 一、安装Opencv及dlib库
- 二、摄像头实时采集人脸
- opencv函数绘制两个圆填充黑色
- 总结
一、安装Opencv及dlib库
- Opencv直接用pip install opencv-python安装。
- dlib库需要和自己的pyhon版本吻合，可以使用python -V命令查询自己的版本
- 可以看到我的python版本是3.8，所以需要安装dlib-19.19.0-cp38-cp38-win_amd64.whl
- 同时也需要安装68点模型shape_predictor_68_face_landmarks.dat
二、摄像头实时采集人脸
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Fri Nov 12 09:36:39 2021
@author: Suehiroshi
"""
#导入库
import numpy as np#数据处理库
import cv2#图像处理库
import dlib#人脸识别的库
import os
import sys
import random
# 存储位置
output_dir = 'D:MyworkspaceSpyderperson'
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('d:/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()
opencv函数绘制两个圆填充黑色
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Fri Nov 12 15:39:37 2021
@author: Suehiroshi
"""
# 导入包
import numpy as np
import cv2
import dlib
import os
import sys
import random
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('d:/shape_predictor_68_face_landmarks.dat')
return detector,predictor
#获取检测器
detector,predictor=get_detector_and_predicyor()
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=(0,0,0),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
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()
总结
- dlib是个很好用人脸识别库，但在安装库中间有很多问题，一步一步解决后运用起来就很方便。
