Python 3 利用 Dlib 實現人臉 68個 特征點的標定

0. 引言

　　利用 Dlib 官方訓練好的模型 “shape_predictor_68_face_landmarks.dat” 進行 68 個點標定；

　　利用 OpenCv 進行圖像化處理，在人臉上畫出 68 個特征點，並標明特征點的序號；

　　實現的 68 個特征點標定功能如下圖所示：

 　

圖 1 人臉 68 個特征點的標定

 

1. 開發環境

　　Python:　　3.6.3

　　Dlib:　　　 19.7

　　Opencv, NumPy

　　需要調用的庫：　

import dlib                     # 人臉檢測的庫 Dlib
import numpy as np      # 數據處理的庫 Numpy
import cv2                      # 圖像處理的庫 OpenCv

 

2. 設計流程

　　兩部分：68 個特征點提取 和 OpenCv 繪圖

　　68 點提取：

　　　借助 Dlib 官方的 Demo: face_landmark_detection.py，可以得到臉部 68 個特征點的坐標；

　　OpenCv 繪圖：

　　　使用 opencv 中 畫圓函數 cv2.circle() 和 畫字符函數 cv2.putText() ；

 

　　流程：

　　1. 調用 Dlib 庫來進行人臉識別，調用預測器 “shape_predictor_68_face_landmarks.dat” 進行 68 點標定；

　　2. 存入 68 個點坐標；

　　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

 

# 對靜態人臉圖像文件進行68個特征點的標定

# Author:   coneypo
# Blog:     http://www.cnblogs.com/AdaminXie
# GitHub:   https://github.com/coneypo/Dlib_face_detection_from_camera

import dlib         # 人臉識別的庫 Dlib
import numpy as np  # 數據處理的庫 numpy
import cv2          # 圖像處理的庫 OpenCv

# Dlib 檢測器和預測器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor('data/dlib/shape_predictor_68_face_landmarks.dat')

# 讀取圖像文件
img_rd = cv2.imread("test.jpg")
img_gray = cv2.cvtColor(img_rd, cv2.COLOR_RGB2GRAY)

# 人臉數
faces = detector(img_gray, 0)

# 待會要寫的字體
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX

# 標 68 個點
if len(faces) != 0:
    # 檢測到人臉
    for i in range(len(faces)):
        # 取特征點坐標
        landmarks = np.matrix([[p.x, p.y] for p in predictor(img_rd, faces[i]).parts()])
        for idx, point in enumerate(landmarks):
            # 68 點的坐標
            pos = (point[0, 0], point[0, 1])

            # 利用 cv2.circle 給每個特征點畫一個圈，共 68 個
            cv2.circle(img_rd, pos, 2, color=(139, 0, 0))
            # 利用 cv2.putText 寫數字 1-68
            cv2.putText(img_rd, str(idx + 1), pos, font, 0.2, (187, 255, 255), 1, cv2.LINE_AA)

    cv2.putText(img_rd, "faces: " + str(len(faces)), (20, 50), font, 1, (0, 0, 0), 1, cv2.LINE_AA)
else:
    # 沒有檢測到人臉
    cv2.putText(img_rd, "no face", (20, 50), font, 1, (0, 0, 0), 1, cv2.LINE_AA)

# 窗口顯示
# 參數取 0 可以拖動縮放窗口，為 1 不可以
# cv2.namedWindow("image", 0)
cv2.namedWindow("image", 1)

cv2.imshow("image", img_rd)
cv2.waitKey(0)

 

 

OpenCv 的畫圖函數

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

cv2.circle(img=img, center=(50,30), radius=4, color=(255,0,255))

　　參數 1：　　img-　　　　      圖片對象 img；

　　參數 2：　　(p1,p2)-　　        圓心坐標 center；

　　參數 3：　　r-　　　　　　    半徑 radius；

　　參數 4：　　(255,255,255)-　 顏色數組；　

 

 2. 寫字符 cv2.putText( img,"test", (p1,p2), font, 4, (255,255,255), 2, cv2, LINE_AA )

cv2.putText(img=img, text="hello world", org=(10,30), fontFace=font, fontScale=0.6, color=(187, 255, 255), thickness=1, lineType=cv2.LINE_AA)

 

　　參數 1：　　img-　　　　　　圖像對象 img；

　　參數 2：　　"test"-　　　　　 需要打印的字符 text（數字的話可以利用 str() 轉成字符）;

　　參數 3：　　(p1,p2)-　　　  　坐標 textOrg；

　　參數 4：　　font-　　　　　　字體 fontFace（ 注意這里 font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX ）;

　　參數 5：　　4-　　　　　　　字號 fontScale；

　　參數 6：　　(255,255,255)-　  顏色數組 color；

　　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)

圖 2 部分顏色數組示意（具體可以參考 http://tool.oschina.net/commons?type=3 ）

 

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