人脸关键点检测原理,人脸关键点检测数据集

  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。

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