python3利用Dlib19.7實現人臉68個特徵點標定，python3dlib19.7

python3利用Dlib19.7實現人臉68個特徵點標定，python3dlib19.7

0.引言

利用Dlib官方訓練好的模型“shape_predictor_68_face_landmarks.dat”進行68點標定，利用OpenCv進行映像化處理，在人臉上畫出68個點，並標明序號；

實現的68個特徵點標定功能如所示：

圖1 人臉68個特徵點的標定 

1.開發環境

　　python:3.6.3

　　dlib:19.7

　　OpenCv, numpy

需要調用的庫：　

import dlib #Face Service的庫dlibimport numpy as np #資料處理的庫numpyimport cv2 #影像處理的庫OpenCv

2.設計流程

工作內容主要以下兩大塊：68點標定和OpenCv繪點

68點標定：

藉助官方的Demo（face_landmark_detection.py，在之前另一篇部落格裡面介紹過學習Python3 Dlib19.7進行人臉臉部辨識）實現；

OpenCv繪點：

介紹了用到的 畫圓函數cv2.circle() 和 輸出字串函數 cv2.putText() ；

流程：

　　1.調用dlib庫來進行Face Service，調用預測器“shape_predictor_68_face_landmarks.dat”進行68點標定

　　2.存入68個點座標

　　3.利用cv2.circle來畫68個點

　　4.利用cv2.putText()函數來畫數字1-68

3.源碼

# 68-points# 2017-12-28# By TimeStamp# #cnblogs: http://www.cnblogs.com/AdaminXie/import dlib      #Face Service的庫dlibimport numpy as np    #資料處理的庫numpyimport cv2      #影像處理的庫OpenCv# dlib預測器detector = dlib.get_frontal_face_detector()predictor = dlib.shape_predictor('shape_predictor_68_face_landmarks.dat')path="********************"# cv2讀取映像img=cv2.imread(path+"test.jpg")# 取灰階img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY)# 人臉數rectsrects = 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點的座標  pos = (point[0, 0], point[0, 1])  # 利用cv2.circle給每個特徵點畫一個圈，共68個  cv2.circle(img, pos, 5, color=(0, 255, 0))  # 利用cv2.putText輸出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的畫圖函數

         1. 畫圓 cv2.circle( img, (p1,p2), r, (255,255,255) )

　　　　參數1：　　img-　　　　      圖片對象；

　　　　參數2：　　(p1,p2)-　　        圓心座標；

　　　　參數3：　　r-　　　　　　    半徑；

　　　　參數4：　　(255,255,255)-　 顏色數組；　 

 　　2. 輸出字元 cv2.putText( img,"test", (p1,p2), font, 4, (255,255,255), 2, cv2, LINE_AA )

　　　　參數1：　　img-　　　　　　映像對象；

　　　　參數2：　　"test"-　　　　　 需要列印的字元text（數位話可以利用str()轉成字元）;

　　　　參數3：　　(p1,p2)-　　　  　座標textOrg；

　　　　參數4：　　font-　　　　　　字型fontFace（注意這裡 font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX）;

　　　　參數5：　　4-　　　　　　　字型大小fontScale；

　　　　參數6：　　(255,255,255)-　  顏色數組；

　　　　參數7：　　2-　　　　　　　 線寬thickness；

　　　　參數8：　　LINE_AA-　　　   線條種類line_type；

*關於 顏色數組：

　　　　　　(255,255,255), (藍色，綠色，紅色)，每個值都是0-255；

　　　　　　比如：藍色(255,0,0)，紫色(255,0,255)　　　　

可以調整cv2.circle()函數和cv2.putText()函數中的 半徑、線寬 等參數使得輸出滿足需求方便查看；

結果：

圖2 測試結果1 

　　

圖3 測試結果2

以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所協助，也希望大家多多支援幫客之家。