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Opencv项目实战：10 面部特征提取及添加滤镜

1、效果展示

这是打开摄像头的展示，用的手机的图片，我是十分的不好意思露面，诸位看看效果就好。

让我们来看看图片的形式吧：

很不错的死亡芭比粉，效果也是相当不错的，而且图片不像摄像头那样，它的展示效果更好。

2、项目介绍

本次项目，我将采取dlib和shape_predictor_68_face_landmarks.dat文件，为图像添加蒙版，更改嘴唇的色号，如果你想修改其他的部位，它的方法是同理的，除此之外，我还会让图片显示出脸部的68个地表，请敬请期待吧！

3、项目搭建

本次项目的搭建只是需要找到官网下载的一个文件。

点击这里进入​Index of /files (dlib.net)

你会看见这个页面：

紧接着，我们拉到最底下，下载这个文件。

请注意，你所下载下来的文件是个压缩包，只有解压后才能使用。以上是所需文件的来源。

由于GitHub上面上传的东西不能超过25MB，所以这一步需要你自己去下载。

1.png为我们图像所要检测的，2.jpg为视频中检测的。

4、代码展示与讲解

import cv2
import numpy as np
import dlib

webcam = False
cap = cv2.VideoCapture(0)
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")

def empty(a):
    pass

cv2.namedWindow("BGR")
cv2.resizeWindow("BGR", 640, 240)
cv2.createTrackbar("Blue", "BGR", 153, 255, empty)
cv2.createTrackbar("Green", "BGR", 0, 255, empty)
cv2.createTrackbar("Red", "BGR", 137, 255, empty)

def createBox(img, points, scale=5, masked=False, cropped=True):
    if masked:
        mask = np.zeros_like(img)
        mask = cv2.fillPoly(mask, [points], (255, 255, 255))
        img = cv2.bitwise_and(img, mask)
        # cv2.imshow('Mask',mask)

    if cropped:
        bbox = cv2.boundingRect(points)
        x, y, w, h = bbox
        imgCrop = img[y:y + h, x:x + w]
        imgCrop = cv2.resize(imgCrop, (0, 0), None, scale, scale)
        cv2.imwrite("Mask.jpg", imgCrop)
        return imgCrop
    else:
        return mask

while True:

    if webcam:
        success, img = cap.read()
    else:
        img = cv2.imread('1.png')
    img = cv2.resize(img, (0, 0), None, 0.80, 0.80)
    imgOriginal = img.copy()
    imgGray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    faces = detector(imgOriginal)
    for face in faces:
        x1, y1 = face.left(), face.top()
        x2, y2 = face.right(), face.bottom()
        # imgOriginal=cv2.rectangle(imgOriginal, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)
        landmarks = predictor(imgGray, face)
        myPoints = []
        for n in range(68):
            x = landmarks.part(n).x
            y = landmarks.part(n).y
            myPoints.append([x, y])
            # cv2.circle(imgOriginal, (x, y), 5, (50,50,255),cv2.FILLED)
            # cv2.putText(imgOriginal,str(n),(x,y-10),cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL,0.8,(0,0,255),1)
        # print(myPoints)
        if len(myPoints) != 0:
            try:
                myPoints = np.array(myPoints)
                imgEyeBrowLeft = createBox(img, myPoints[17:22])
                imgEyeBrowRight = createBox(img, myPoints[22:27])
                imgNose = createBox(img, myPoints[27:36])
                imgLeftEye = createBox(img, myPoints[36:42])
                imgRightEye = createBox(img, myPoints[42:48])
                imgLips = createBox(img, myPoints[48:61])
                cv2.imshow('Left Eyebrow', imgEyeBrowLeft)
                cv2.imshow('Right Eyebrow', imgEyeBrowRight)
                cv2.imshow('Nose', imgNose)
                cv2.imshow('Left Eye', imgLeftEye)
                cv2.imshow('Right Eye', imgRightEye)
                cv2.imshow('Lips', imgLips)

                maskLips = createBox(img, myPoints[48:61], masked=True, cropped=False)
                imgColorLips = np.zeros_like(maskLips)
                b = cv2.getTrackbarPos("Blue", "BGR")
                g = cv2.getTrackbarPos("Green", "BGR")
                r = cv2.getTrackbarPos("Red", "BGR")

                imgColorLips[:] = b, g, r
                imgColorLips = cv2.bitwise_and(maskLips, imgColorLips)
                imgColorLips = cv2.GaussianBlur(imgColorLips, (7, 7), 10)

                imgOriginalGray = cv2.cvtColor(imgOriginal, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
                imgOriginalGray = cv2.cvtColor(imgOriginalGray, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
                imgColorLips = cv2.addWeighted(imgOriginalGray, 1, imgColorLips, 0.4, 0)
                cv2.imshow('BGR', imgColorLips)

            except:
                pass

    cv2.imshow("Originial", imgOriginal)
    if cv2.waitKey(1) == 27:
        break

今天的讲解方式不一样，这个代码是完成最终效果后的，大家要理解这其中的道理还需要借助已经注释掉的内容，所幸我今天下午才做好，带着大家过一过思路吧。

大家看我的题目就知道是分为两个部分的；请注意，如果你没有看过我的实战项目(1条消息) Opencv项目实战：07 人脸识别和考勤系统_夏天是冰红茶的博客-CSDN博客，请看看此篇。你也可以直接跳转到这里，查看dlib的下载方法(1条消息) Python3.7最简便的方式解决下载dlib和face_recognition的问题_夏天是冰红茶的博客-CSDN博客

part1 面部特征提取

import cv2
import numpy as np
import dlib

img = cv2.imread('1.png')
img = cv2.resize(img, (0, 0), None, 0.80, 0.80)
imgOriginal = img.copy()

detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")

imgGray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = detector(imgOriginal)

for face in faces:
    x1, y1 = face.left(), face.top()
    x2, y2 = face.right(), face.bottom()
    imgOriginal=cv2.rectangle(imgOriginal, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)
    landmarks = predictor(imgGray, face)
    myPoints = []
    for n in range(68):
        x = landmarks.part(n).x
        y = landmarks.part(n).y
        myPoints.append([x, y])
        cv2.circle(imgOriginal, (x, y), 5, (50,50,255),cv2.FILLED)
        cv2.putText(imgOriginal,str(n),(x,y-10),cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL,0.8,(0,0,255),1)
    print(myPoints)

cv2.imshow("Originial", imgOriginal)
cv2.waitKey(0)

在讲解之前，我们先来看看它的效果图：

相当的棒，各位也看到了，我们是成功识别了面部，并得到了68个面部特征。

  • 首先，包的引入，读取图片，修改图片的大小，copy原图像，都是相当基础的操作了。detector变量用来接受返回默认人脸检测器，找到图中的脸；
  • 接着需要一个预测变量，用dlib.shape_predictor来获得我们下载的检测面部68个特征的文件。将copy后的图像传入检测器，在for循环当中检测出我们的边界框，内部嵌入中的x，y是作为dlib点的对象的单个部分，画出这个点，并标记出它的数值；
  • 最后，展示我们最终的图像。

part2 提取面部的某个部分

这次先看我们的效果图，我们的目的是为了提取出相应的脸部部位。 

import cv2
import numpy as np
import dlib

detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")

def createBox(img, points, scale=3):
    bbox = cv2.boundingRect(points)
    x, y, w, h = bbox
    imgCrop = img[y:y + h, x:x + w]
    imgCrop = cv2.resize(imgCrop, (0, 0), None, scale, scale)
    return imgCrop

img = cv2.imread('1.png')
img = cv2.resize(img, (0, 0), None, 0.80, 0.80)
imgOriginal = img.copy()
imgGray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = detector(imgOriginal)

for face in faces:
    x1, y1 = face.left(), face.top()
    x2, y2 = face.right(), face.bottom()
    imgOriginal=cv2.rectangle(imgOriginal, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)
    landmarks = predictor(imgGray, face)
    myPoints = []
    for n in range(68):
        x = landmarks.part(n).x
        y = landmarks.part(n).y
        myPoints.append([x, y])
        # cv2.circle(imgOriginal, (x, y), 5, (50,50,255),cv2.FILLED)
        # cv2.putText(imgOriginal,str(n),(x,y-10),cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL,0.8,(0,0,255),1)
    myPoints = np.array(myPoints)
    imgEyeBrowLeft = createBox(img, myPoints[17:22])
    imgEyeBrowRight = createBox(img, myPoints[22:27])
    imgNose = createBox(img, myPoints[27:36])
    imgLeftEye = createBox(img, myPoints[36:42])
    imgRightEye = createBox(img, myPoints[42:48])
    imgLips = createBox(img, myPoints[48:61])
    cv2.imshow('Left Eyebrow', imgEyeBrowLeft)
    cv2.imshow('Right Eyebrow', imgEyeBrowRight)
    cv2.imshow('Nose', imgNose)
    cv2.imshow('Left Eye', imgLeftEye)
    cv2.imshow('Right Eye', imgRightEye)
    cv2.imshow('Lips', imgLips)
    
cv2.imshow("Originial", imgOriginal)
cv2.waitKey(0)

效果图展示的只是左眼，而在我们的代码里面我们提取的特征有左、右眉毛；左、右眼睛；鼻子，嘴唇等。而在这里新写的createBox函数，我们还会继续拓展，所以在此处略过。

part3 建立面部的蒙版

我们知道，在上色时我们需要准确的位置，不能用矩形，而要用多边形，这就需要我们知道嘴唇精确的点，为求方便，我们就来看嘴唇部分的蒙版。

import cv2
import numpy as np
import dlib

detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")

def createBox(img, points, scale=3):
    mask = np.zeros_like(img)
    mask = cv2.fillPoly(mask, [points], (255, 255, 255))
    img = cv2.bitwise_and(img, mask)      
    cv2.imshow('Mask',mask)

    bbox = cv2.boundingRect(points)
    x, y, w, h = bbox
    imgCrop = img[y:y + h, x:x + w]
    imgCrop = cv2.resize(imgCrop, (0, 0), None, scale, scale)
    return imgCrop

img = cv2.imread('1.png')
img = cv2.resize(img, (0, 0), None, 0.80, 0.80)
imgOriginal = img.copy()
imgGray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = detector(imgOriginal)

for face in faces:
    x1, y1 = face.left(), face.top()
    x2, y2 = face.right(), face.bottom()
    imgOriginal=cv2.rectangle(imgOriginal, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)
    landmarks = predictor(imgGray, face)
    myPoints = []
    for n in range(68):
        x = landmarks.part(n).x
        y = landmarks.part(n).y
        myPoints.append([x, y])
    myPoints = np.array(myPoints)
    imgLips = createBox(img, myPoints[48:61])
    cv2.imshow('Lips', imgLips)

cv2.imshow("Originial", imgOriginal)
cv2.waitKey(0)

它的效果图是这样的：

对其中的createBox函数进行修改

cv2.imshow('Mask',img)

我们会得到下面的图，很成果的得到了我们想要的效果，在这里我主要是想要展示蒙版与位运算的关系，本人学过ps和pr，所以对于蒙版还是比较了解的，而在我初学时对于蒙版这个概念真的是闻所未闻，所以我在这里多提了一嘴。

part4 为原图像上色

import cv2
import numpy as np
import dlib

detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")

def createBox(img, points, scale=3, masked=False, cropped=True):
    if masked:
        mask = np.zeros_like(img)
        mask = cv2.fillPoly(mask, [points], (255, 255, 255))
        img = cv2.bitwise_and(img, mask)
        # cv2.imshow('Mask',mask)

    if cropped:
        bbox = cv2.boundingRect(points)
        x, y, w, h = bbox
        imgCrop = img[y:y + h, x:x + w]
        imgCrop = cv2.resize(imgCrop, (0, 0), None, scale, scale)
        cv2.imwrite("Mask.jpg", imgCrop)
        return imgCrop
    else:
        return mask

img = cv2.imread('1.png')
img = cv2.resize(img, (0, 0), None, 0.80, 0.80)
imgOriginal = img.copy()
imgGray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = detector(imgOriginal)

for face in faces:
    x1, y1 = face.left(), face.top()
    x2, y2 = face.right(), face.bottom()
    landmarks = predictor(imgGray, face)
    myPoints = []
    for n in range(68):
        x = landmarks.part(n).x
        y = landmarks.part(n).y
        myPoints.append([x, y])

    myPoints = np.array(myPoints)
    maskLips = createBox(img, myPoints[48:61], masked=True, cropped=False)

    imgColorLips = np.zeros_like(maskLips)
    imgColorLips[:] = 153, 0, 158
    imgColorLips = cv2.bitwise_and(maskLips, imgColorLips)     
    imgColorLips = cv2.GaussianBlur(imgColorLips, (7, 7), 10)  
    imgColorLips = cv2.addWeighted(imgOriginal, 1, imgColorLips, 0.4, 0)   
    cv2.imshow('Color', imgColorLips)
    cv2.imshow('Lips', maskLips)

cv2.imshow("Originial", imgOriginal)
cv2.waitKey(0)

我重点标记一下这些：

imgColorLips = cv2.bitwise_and(maskLips, imgColorLips)     #用位运算将蒙版与纯颜色背景板结合起来
imgColorLips = cv2.GaussianBlur(imgColorLips, (7, 7), 10)   #添加高斯模糊，不让图像变得生硬
imgColorLips = cv2.addWeighted(imgOriginal, 1, imgColorLips, 0.4, 0)   #配置权重，使颜色与嘴唇更加融合

详情请看注释，我们得到下面的效果图。

修改并添加上下面的代码

imgOriginalGray = cv2.cvtColor(imgOriginal, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
imgOriginalGray = cv2.cvtColor(imgOriginalGray, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
imgColorLips = cv2.addWeighted(imgOriginalGray, 1, imgColorLips, 0.4, 0)

为了更好的观察嘴唇的上色，我们将原图转化为了灰度图像，又因为要对图像上色，所以我们需要三个通道，故将其转化为了拥有三个通道的灰色的图像。

再来看看它的效果：

cool!!!效果非常的明显，更好的观察到我们的项目。

part5 添加轨迹栏实时修改颜色

那么这一步的完成，就是我最开始展示的代码，使用cv2.createTrackbar的函数时，要添加一个函数，可以直接pass。

那么经过上面的讲解，或许你对于上面的已经相当清楚了，我这里就不再细讲了。

5、项目资源

GitHub:Opencv-project-training/Opencv project training/10 Facial Landmarks and Face Filter at main · Auorui/Opencv-project-training · GitHub

6、项目总结

好像有点久没有更新了，最近在补数据分析，由于我要学完之后还要写博客，所以会稍稍显得有点慢，昨天刚刚下单买了西瓜书、南瓜书和李航的统计学习方法。说实话我虽然都有这些资源的电子版，可我看着不得劲，眼睛看着不舒服，还是更喜欢纸制版的感觉，希望我早点机器学习入门，我的高数都快忘完了，线代只能说还有印象，别的不说，我一定要加油啃下这些知识点。

希望你在本项目中玩得开心，否则我会在下一个项目中见到你！！！

标签： 人工智能 计算机视觉 python
本文转载自: https://blog.csdn.net/m0_62919535/article/details/126994472
版权归原作者 夏天是冰红茶 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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