计算机视觉项目-人脸识别与检测(计算机视觉项目论文)

计算机视觉项目-人脸识别与检测

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😊😊😊欢迎来到本博客😊😊😊 本次博客内容将继续讲解关于OpenCV的相关知识 🎉作者简介：⭐️⭐️⭐️目前计算机研究生在读。主要研究方向是人工智能和群智能算法方向。目前熟悉深度学习（keras、pytorch、yolo系列），python网页爬虫、机器学习、计算机视觉（OpenCV）、群智能算法。然后正在学习深度学习的相关内容。以后可能会涉及到网络安全相关领域，毕竟这是每一个学习计算机的梦想嘛！ 📝目前更新：🌟🌟🌟目前已经更新了关于网络爬虫的相关知识、机器学习的相关知识、目前正在更新计算机视觉-OpenCV的相关内容。 💛💛💛本文摘要💛💛💛

本文我们将继续讲解AI领域项目-目标识别的相关操作。

文章目录🌟项目介绍前言🌟识别检测方法🌟本文方法🌟项目解析🌟完整代码及效果展示

🌟项目介绍前言

人脸识别作为一种生物特征识别技术，具有非侵扰性、非接触性、友好性和便捷性等优点。人脸识别通用的流程主要包括人脸检测、人脸裁剪、人脸校正、特征提取和人脸识别。人脸检测是从获取的图像中去除干扰，提取人脸信息，获取人脸图像位置，检测的成功率主要受图像质量，光线强弱和遮挡等因素影响。下图是整个人脸检测过程。

🌟识别检测方法

传统识别方法 (1)基于点云数据的人脸识别 (2)基于面部特征的3D人脸识别

深度学习识别方法 (1)基于深度图的人脸识别 (2)基于RGB-3DMM的人脸识别 (3)基于RGB-D的人脸识别

🌟本文方法

关键点定位概述 一般人脸中有5个关键点，其中包括眼睛两个，鼻子一个，嘴角两个。还可以细致的分为68个关键点，这样的话会概括的比较全面，我们本次研究就是68个关键点定位。 上图就是我们定位人脸的68个关键点，其中他的顺序是要严格的进行排序的。从1到68点的顺序不能错误。

🌟项目解析

使用机器学习框架dlib做本次的项目。首先我们要指定参数时，要把dlib中的68关键点人脸定位找到。设置出来的68关键点人脸定位找到。并且设置出来。

from collections import OrderedDictimport numpy as npimport argparseimport dlibimport cv2

首先我们导入工具包。其中dlib库是通过这个网址http://dlib.net/files/进行下载的。然后我们导入参数。

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())

这里我们要设置参数， --shape-predictor shape_predictor_68_face_landmarks.dat --image images/lanqiudui.jpg。如果一张图像里面有多个人脸，那么我们分不同部分进行检测，裁剪出来所对应的ROI区域。我们的整体思路就是先检测人脸所在的一个区域位置，然后检测鼻子相对于人脸框所在的一个位置，比如说人的左眼睛在0.2w，0.2h的人脸框处。

FACIAL_LANDMARKS_68_IDXS = OrderedDict([("mouth", (48, 68)),("right_eyebrow", (17, 22)),("left_eyebrow", (22, 27)),("right_eye", (36, 42)),("left_eye", (42, 48)),("nose", (27, 36)),("jaw", (0, 17))])

这个是68个关键点定位的各个部位相对于人脸框的所在位置。分别对应着嘴，左眼、右眼、左眼眉、右眼眉、鼻子、下巴。

FACIAL_LANDMARKS_5_IDXS = OrderedDict([("right_eye", (2, 3)),("left_eye", (0, 1)),("nose", (4))])

如果是5点定位，那么就需要定位左眼、右眼、鼻子。0、1、2、3、4分别表示对应的5个点。

detector = dlib.get_frontal_face_detector()predictor = dlib.shape_predictor(args["shape_predictor"])

加载人脸检测与关键点定位。加载出来。其中detector默认的人脸检测器。然后通过传入参数返回人脸检测矩形框4点坐标。其中predictor以图像的某块区域为输入，输出一系列的点（point location）以表示此图像region里object的姿势pose。返回训练好的人脸68特征点检测器。

image = cv2.imread(args["image"])(h, w) = image.shape[:2]width=500r = width / float(w)dim = (width, int(h * r))image = cv2.resize(image, dim, interpolation=cv2.INTER_AREA)gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

这里我们把数据读了进来，然后进行需处理，提取h和w，其中我们自己设定图像的w为500，然后按照比例同比例设置h。然后进行了resize操作，最后转化为灰度图。

rects = detector(gray, 1)

这里调用了detector的人脸框检测器，要使用灰度图进行检测，这个1是重采样个数。这里面返回的是人脸检测矩形框4点坐标。然后对检测框进行遍历

for (i, rect) in enumerate(rects):# 对人脸框进行关键点定位# 转换成ndarrayshape = predictor(gray, rect)shape = shape_to_np(shape)

这里面返回68个关键点定位。shape_to_np这个函数如下。

def shape_to_np(shape, dtype="int"):# 创建68*2coords = np.zeros((shape.num_parts, 2), dtype=dtype)# 遍历每一个关键点# 得到坐标for i in range(0, shape.num_parts):coords[i] = (shape.part(i).x, shape.part(i).y)return coords

这里shape_to_np函数的作用就是得到关键点定位的坐标。

for (name, (i, j)) in FACIAL_LANDMARKS_68_IDXS.items():clone = image.copy()cv2.putText(clone, name, (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.7, (0, 0, 255), 2) # 根据位置画点for (x, y) in shape[i:j]:cv2.circle(clone, (x, y), 3, (0, 0, 255), -1)# 提取ROI区域(x, y, w, h) = cv2.boundingRect(np.array([shape[i:j]]))roi = image[y:y + h, x:x + w](h, w) = roi.shape[:2]width=250r = width / float(w)dim = (width, int(h * r))roi = cv2.resize(roi, dim, interpolation=cv2.INTER_AREA)# 显示每一部分cv2.imshow("ROI", roi)cv2.imshow("Image", clone)cv2.waitKey(0)

这里字典FACIAL_LANDMARKS_68_IDXS.items()是同时提取字典中的key和value数值。然后遍历出来这几个区域，并且进行显示具体是那个区域，并且将这个区域画圆。随后提取roi区域并且进行显示。后面部分就是同比例显示w和h。然后展示出来。

output = visualize_facial_landmarks(image, shape)cv2.imshow("Image", output)cv2.waitKey(0)

最后展示所有区域。 其中visualize_facial_landmarks函数就是：

def visualize_facial_landmarks(image, shape, colors=None, alpha=0.75):# 创建两个copy# overlay and one for the final output imageoverlay = image.copy()output = image.copy()# 设置一些颜色区域if colors is None:colors = [(19, 199, 109), (79, 76, 240), (230, 159, 23),(168, 100, 168), (158, 163, 32),(163, 38, 32), (180, 42, 220)]# 遍历每一个区域for (i, name) in enumerate(FACIAL_LANDMARKS_68_IDXS.keys()):# 得到每一个点的坐标(j, k) = FACIAL_LANDMARKS_68_IDXS[name]pts = shape[j:k]# 检查位置if name == "jaw":# 用线条连起来for l in range(1, len(pts)):ptA = tuple(pts[l - 1])ptB = tuple(pts[l])cv2.line(overlay, ptA, ptB, colors[i], 2)# 计算凸包else:hull = cv2.convexHull(pts)cv2.drawContours(overlay, [hull], -1, colors[i], -1)# 叠加在原图上，可以指定比例cv2.addWeighted(overlay, alpha, output, 1 - alpha, 0, output)return output

这个函数是计算cv2.convexHull凸包的，也就是下图这个意思。 这个函数cv2.addWeighted是做图像叠加的。

src1, src2：需要融合叠加的两副图像，要求大小和通道数相等 alpha：src1 的权重 beta：src2 的权重 gamma：gamma 修正系数，不需要修正设置为 0 dst：可选参数，输出结果保存的变量，默认值为 None dtype：可选参数，输出图像数组的深度，即图像单个像素值的位数（如 RGB 用三个字节表示，则为 24 位），选默认值 None 表示与源图像保持一致。

dst = src1 × alpha + src2 × beta + gamma;上面的式子理解为，结果图像 = 图像 1× 系数 1+图像 2× 系数 2+亮度调节量。

🌟完整代码及效果展示from collections import OrderedDictimport numpy as npimport argparseimport dlibimport cv2ap = 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())FACIAL_LANDMARKS_68_IDXS = OrderedDict([("mouth", (48, 68)),("right_eyebrow", (17, 22)),("left_eyebrow", (22, 27)),("right_eye", (36, 42)),("left_eye", (42, 48)),("nose", (27, 36)),("jaw", (0, 17))])FACIAL_LANDMARKS_5_IDXS = OrderedDict([("right_eye", (2, 3)),("left_eye", (0, 1)),("nose", (4))])def shape_to_np(shape, dtype="int"):# 创建68*2coords = np.zeros((shape.num_parts, 2), dtype=dtype)# 遍历每一个关键点# 得到坐标for i in range(0, shape.num_parts):coords[i] = (shape.part(i).x, shape.part(i).y)return coordsdef visualize_facial_landmarks(image, shape, colors=None, alpha=0.75):# 创建两个copy# overlay and one for the final output imageoverlay = image.copy()output = image.copy()# 设置一些颜色区域if colors is None:colors = [(19, 199, 109), (79, 76, 240), (230, 159, 23),(168, 100, 168), (158, 163, 32),(163, 38, 32), (180, 42, 220)]# 遍历每一个区域for (i, name) in enumerate(FACIAL_LANDMARKS_68_IDXS.keys()):# 得到每一个点的坐标(j, k) = FACIAL_LANDMARKS_68_IDXS[name]pts = shape[j:k]# 检查位置if name == "jaw":# 用线条连起来for l in range(1, len(pts)):ptA = tuple(pts[l - 1])ptB = tuple(pts[l])cv2.line(overlay, ptA, ptB, colors[i], 2)# 计算凸包else:hull = cv2.convexHull(pts)cv2.drawContours(overlay, [hull], -1, colors[i], -1)# 叠加在原图上，可以指定比例cv2.addWeighted(overlay, alpha, output, 1 - alpha, 0, output)return output# 加载人脸检测与关键点定位detector = dlib.get_frontal_face_detector()predictor = dlib.shape_predictor(args["shape_predictor"])# 读取输入数据，预处理image = cv2.imread(args["image"])(h, w) = image.shape[:2]width=500r = width / float(w)dim = (width, int(h * r))image = cv2.resize(image, dim, interpolation=cv2.INTER_AREA)gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 人脸检测rects = detector(gray, 1)# 遍历检测到的框for (i, rect) in enumerate(rects):# 对人脸框进行关键点定位# 转换成ndarrayshape = predictor(gray, rect)shape = shape_to_np(shape)# 遍历每一个部分for (name, (i, j)) in FACIAL_LANDMARKS_68_IDXS.items():clone = image.copy()cv2.putText(clone, name, (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.7, (0, 0, 255), 2) # 根据位置画点for (x, y) in shape[i:j]:cv2.circle(clone, (x, y), 3, (0, 0, 255), -1)# 提取ROI区域(x, y, w, h) = cv2.boundingRect(np.array([shape[i:j]]))roi = image[y:y + h, x:x + w](h, w) = roi.shape[:2]width=250r = width / float(w)dim = (width, int(h * r))roi = cv2.resize(roi, dim, interpolation=cv2.INTER_AREA)# 显示每一部分cv2.imshow("ROI", roi)cv2.imshow("Image", clone)cv2.waitKey(0)# 展示所有区域output = visualize_facial_landmarks(image, shape)cv2.imshow("Image", output)cv2.waitKey(0)

最终将7个人的人脸都依次的检测到了。并且根据关键点定位到了。

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