人脸关键点检测原理,人脸关键点检测数据集

　　win10，python，opencv，MediaPipe

　　代码参考：https://Google.github.io/media管道/解决方案/面_网格

　　媒体管道：https://谷歌。github。io/媒体管道/

　　参考文献：实时来自独眼龙的面部表面几何学

　　地址：https://arxiv.org/abs/1907.06724

　　代码功能概述：

　　1 .打开照相机

　　2 .显示每个帧的图像；每帧检测两个人的脸；图像附加显示帧速率（左上角),面部468个特征点；在输出窗口中打印468点坐标(id，x，y，z)

　　3 .按经济社会委员会键退出

　　-

　　步骤opencv，安装媒体管模块：

　　python pipinstallmediapipe的步骤2 :

　　创建以下代码的facemesh.py文件：

　　import c v2 importmediapipeasmpimporttimemp _ drawing=MP。解决方案。drawing _ utils MP _ face _ mesh=MP。解决方案。flutins rawingspec(thickness=1，circle _ radius=1(cap=cv2。视频捕获(0)ptime=0，MP _ face _ mesh。面网格mace min _ tracking _ confidence=0.5(as face _ mesh:while cap。是打开的)):success，image=cap.read(如果不成功360 print(ignoringemptycameraframe).)#如果加载一个视频，请使用“休息”而不是“继续”.继续# fliptheimaghorizontallyforlatersefie-view显示，转换# thebrimagetorgb。image=cv2。CVT颜色(cv2。翻转)图像，1)，cv2 .COLOR _ bgr 2 RGB)# toimprovepoperror可选迷路支架theimageasnotwriteableto #通过引用传递。形象。旗帜。writeable=false结果=face _ mesh。process(drawthefaceshamannotationsontheimage .#)子法师。旗帜。可写=真实图像=cv2。CVT科洛莱cv2。color _ rg B2B gr(如果结果。多面陆地迷路的支架s 333666 nd迷路的支架s3333绘制土地迷路的支架sontheimage .MP _ drawing.draw _ land迷路的支架s(图像=图像，土地迷路的支架_ list=face _ land)connections=land迷路支架_drawing_spec=drawing_spec，connection _ drawing _ spec)# print id，x z # time cice lmin枚举(face _ land迷路看台美国迷路看台):ih，iw，ic=image.shape x，y=int(lm.x*iw)，ind lm。z( ctime=时间。time()fps=1/)ctime-ptime(ptime=ctime cv2。put text)图像，f fps 3360 (int))结果如下。

　　输出窗口：" id、x、y、z "

　　(0-467共计468点，x，y已转换为像素坐标) ) ) ) ) ) ) )。

　　第四步：按经济社会委员会键退出。