《计算机视觉》—— 基于dlib库的人脸关键部位的轮廓检测

def drawLine(start, end): pts = shape[start: end] for l in range(1, len(pts)): ptA = tuple(pts[l - 1]) ptB = tuple(pts[l]) cv2.line(image, ptA, ptB, (0, 255, 0), 2) def drawConvexHull(start, end): Facial = shape[start: end + 1] mouthHull = cv2.convexHull(Facial) cv2.drawContours(image, [mouthHull], -1, (0, 255, 0), 2) cap = cv2.VideoCapture(0) # 0-->打开电脑自带的摄像头, 1-->打开电脑外接的摄像头 detector = dlib.get_frontal_face_detector() # 构造脸部位置检测器 # 获取人脸关键点定位模型 predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat") if not cap.isOpened(): # 判断摄像头是否正常打开 print("Cannot open camera") exit() while True: # 若正常打开摄像头则对摄像头拍摄的每一帧画面进行循环处理 ret, image = cap.read() # 如果正确读取一帧图像，ret为True, image-->读取的画面 image = cv2.flip(image, 1) # 图片翻转，水平翻转(镜像) # 如果没有正确读取到图像，则退出循环 if not ret: print("不能读取摄像头") break faces = detector(image, 0) # 检测人脸方框位置 for face in faces: # 对获取到得到 faces ，逐个遍历 shape = predictor(image, face) # 获取关键点 # 将关键点转换为坐标(x, y)的形式 shape = np.array([[p.x, p.y] for p in shape.parts()]) drawConvexHull(36, 41) # 绘制右眼凸包 drawConvexHull(42, 47) # 绘制左眼凸包 drawConvexHull(48, 59) # 绘制最外部凸包 drawConvexHull(60, 67) # 绘制嘴内部凸包 drawLine(0, 17) # 绘制脸颊点线 drawLine(17, 22) # 绘制左眉毛点线 drawLine(22, 27) # 绘制右眉毛点线 drawLine(27, 36) # 绘制鼻子点线 cv2.imshow("Frame", image) # 检查是否按下ESC键(ASCII码27)，如果按下则退出循环 if cv2.waitKey(10) == 27: break # 释放摄像头资源 cap.release() # 关闭所有OpenCV创建的窗口 cv2.destroyAllWindows()