Python Dlib 使用面部标记进行裁剪

Posted 2023-03-16

【中文标题】Python Dlib 使用面部标记进行裁剪

【英文标题】：Python Dlib to crop using Facial Landmarking

【发布时间】：2019-06-10 04:05:13

【问题描述】：

我正在尝试使用 DLIB 中的地标裁剪图像。

我尝试使用 numpy 数组制作自己的形状 我尝试在 stackexchange 或其他 github 上使用其他示例，但没有成功 https://www.pyimagesearch.com/2017/04/03/facial-landmarks-dlib-opencv-python/ 没有成功

我编写的大部分程序都可以完美运行，但在过去的一周里，这部分一直遇到困难。我需要 4 个 (x,y,) 坐标。

https://i.stack.imgur.com/05uIT.jpg

我需要坐标 34、37 和 46 上的“参考系”矩形；然后，我需要通过 +n 在每个轴上添加额外的填充。

任何帮助将不胜感激！

# USAGE
# python facial_landmarks.py --shape-predictor shape_predictor_68_face_landmarks.dat --image images/example_01.jpg 

# import the necessary packages
from imutils import face_utils
import numpy as np
import argparse
import imutils
import dlib
import cv2

# construct the argument parser and parse the arguments
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-p", "--shape-predictor", required=True,
    help="path to facial landmark predictor")
ap.add_argument("-i", "--image", required=True,
    help="path to input image")
args = vars(ap.parse_args())

# initialize dlib's face detector (HOG-based) and then create
# the facial landmark predictor
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor(args["shape_predictor"])

# load the input image, resize it, and convert it to grayscale
image = cv2.imread(args["image"])
image = imutils.resize(image, width=500)
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# detect faces in the grayscale image
rects = detector(gray, 1)

# loop over the face detections
for (i, rect) in enumerate(rects):
    # determine the facial landmarks for the face region, then
    # convert the facial landmark (x, y)-coordinates to a NumPy
    # array
    shape = predictor(gray, rect)
    shape = face_utils.shape_to_np(shape)

    # convert dlib's rectangle to a OpenCV-style bounding box
    # [i.e., (x, y, w, h)], then draw the face bounding box
    (x, y, w, h) = face_utils.rect_to_bb(rect)
    cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

    # show the face number
    cv2.putText(image, "Face #".format(i + 1), (x - 10, y - 10),
        cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)

    # loop over the (x, y)-coordinates for the facial landmarks
    # and draw them on the image
    for (x, y) in shape:
        cv2.circle(image, (x, y), 1, (0, 0, 255), -1)

# show the output image with the face detections + facial landmarks
cv2.imshow("Output", image)
cv2.waitKey(0)

【问题讨论】：

以文本形式提供代码

我更新了 OP。我实际上对“win”的 GUI 功能不感兴趣。这是 dlib 文档中的股票代码。我知道地标以某种方式存储在某个地方，但我不知道如何提取这些信息。

【参考方案1】：

面部标志存储在shape 中。例如shape[0][0] 是第一个点的 x 坐标，shape[0][1] 是第一个点的 y 坐标，依此类推。如果要在坐标 34、37 和 46 上绘制矩形：

cv2.rectangle(image,(shape[36][0], shape[36][1]), (shape[45][0],shape[33][1]), (255,0,0), 1)