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会议中人脸面部轮廓图像提取（三）——Dlib库人脸面部轮廓图像特征提取

时间：2023-02-22 10:46:04

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当当当当，第三期来廖！接上一期在线会议中人脸面部轮廓图像提取（二）——HOG人脸面部轮廓图像特征提取，介绍完HOG特征提取我们继续学习Dlib库提取特征叭！

1、人脸轮廓图像提取原理

在我们检测到人脸区域之后，接下来要研究的问题是获取到不同的脸部的特征，以区分不同人脸，即人脸特征检测(facial feature detection)。它也被称为人脸特征点检测(facial landmark detection)。

人脸特征点通常会标识出脸部的下列数个区域：

右眼眉毛(Right eyebrow)左眼眉毛(Left eyebrow)右眼(Right eye)左眼(Left eye)嘴巴(Mouth)鼻子(Nose)下巴(Jaw)

检测人脸特征点，分为如下两步：

第一步：定位图像中人脸区域；这一步我们可以使用之前学到过的 OpenCV中Harr检测器或者 Dlib中HOG加SVM的检测器。

第一步：在人脸区域内检测出人脸关键特征；

对于第二步，我们使用Dlib中的特征点检测。

Dlib中使用的人脸特征检测的原理来自，由Vahid Kazemi和Josephine Sullivan在论文《One Millisecond Face Alignment with an Ensemble of Regression Trees》中提出的人脸特征点评估的方法。

论文中方法的主要思想是：

使用级联回归树（ensemble of regression trees,
ERT），即使用级联回归因子，基于梯度提高学习的回归树方法。该方法首先需要使用一系列标定好的人脸图片作为训练集，然后会生成一个模型。使机器学习模型能够找出任何脸上的这些特征点。

简要的分为以下三步：

定义一张脸上的68个具体的特征点(landmarks)；标记面部特征点，获得带标记的训练数据。需要手动标记图像上的面部特征点，标签指定围绕每个面部结构的区域；给定训练数据，训练回归树的集合，直接从像素强度本身估计面部界标位置，得到模型。

2、模型算法实现

Dlib提供两种人脸检测模型：

shape_predictor_5_face_landmarks.dat：

检测5个人脸特征关键点，即双眼的眼头及眼尾以及鼻头这五个位置。因为只检测五个点，所以执行速度很快。如图：

5点人脸特征图shape_predictor_68_face_landmarks.dat：

检测68个人脸特征关键点。如图：

68点人脸特征图

3、具体实践步骤

利用Dlib的正向人脸检测器 get_frontal_face_detector()，进行人脸检测，提取人脸外部矩形框:

detector = dlib.get_frontal_face_detector() faces = detector(image, 1)

返回的faces为识别出的脸部数组。

利用训练好的人脸68点特征检测器，进行人脸面部轮廓特征提取：

predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat") shape = predictor(image, face)

源码示例与解析：

import cv2import dlib# 读取图片img_path = "C.jpg"img = cv2.imread(img_path)n = 2img = cv2.resize(img, (0, 0), fx=1/n, fy=1/n, interpolation=cv2.INTER_NEAREST)# 转换为灰阶图片gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 正向人脸检测器将图像detector = dlib.get_frontal_face_detector()# 使用训练好的68个特征点模型predictor_path = "shape_predictor_68_face_landmarks.dat"predictor = dlib.shape_predictor(predictor_path)# 使用检测器来检测图像中的人脸faces = detector(gray, 1)# 打印结果print("人脸数: ", len(faces))for i, face in enumerate(faces):print("第", i+1, "个人脸的矩形框坐标：\n","left:", face.left(), "right:", face.right(), "top:", face.top(), "bottom:", face.bottom())# 获取人脸特征点shape = predictor(img, face)print("第", i+1, '个人脸特征点:')print(shape.parts())

结果：

人脸数: 1 第 1 个人脸的矩形框坐标： left: 82 right: 349 top: 142 bottom: 409 第 1 个人脸特征点: points[(94, 238), (98, 271), (105, 303), (113, 334), (125, 362), (144, 385), (168, 405), (195, 420), (225, 426), (256, 421), (284, 406), (308, 386), (328, 362), (340, 333), (348, 302), (354, 271), (360, 238), (115, 206), (130, 184), (154, 172), (182, 170), (208, 174), (251, 174), (277, 169), (304, 171), (327, 182), (341, 203), (229, 207), (229, 220), (229, 234), (228, 248), (204, 275), (216, 277), (228, 279), (240, 278), (251, 276), (147, 221), (162, 212), (179, 210), (194, 218), (179, 222), (162, 224), (263, 218), (278, 209), (295, 211), (308, 220), (295, 223), (278, 222), (187, 332), (202, 315), (219, 306), (228, 309), (238, 307), (255, 319), (271, 335), (255, 350), (239, 356), (227, 357), (217, 355), (202, 348), (197, 332), (218, 321), (228, 321), (238, 321), (262, 334), (238, 338), (228, 339), (218, 337)]

Dlib 绘制人脸轮廓图

在识别出人脸特征点之后，绘制对应的特征点能可视化特征效果。Dlib本身提供了绘制特征点的方法，主要分为以下几步：

（1）使用image_window()新建图像窗口：

win = dlib.image_window()

（2）指定窗口图片：

win.clear_overlay() win.set_image(img)

（3）绘制面部轮廓：

# 使用predictor来计算面部轮廓 shape = predictor(img, faces[i]) # 绘制面部轮廓 win.add_overlay(shape)# 绘制面部轮廓 win.add_overlay(shape)

(4) 绘制人脸区域矩阵:

# 绘制矩阵轮廓 win.add_overlay(faces)

经过以上这些步骤后，可成功计算出人脸面部特征并画出轮廓图。

运行结果：

人脸数： 1第 1 个人脸的矩形框坐标： left: 97 right: 283 top: 118 bottom: 304Hit enter to continue

可能是因为肤色和清晰度问题、面部姿势会稍微有点小误差：

人脸数： 5第 1 个人脸的矩形框坐标： left: 833 right: 895 top: 135 bottom: 198第 2 个人脸的矩形框坐标： left: 135 right: 197 top: 149 bottom: 211第 3 个人脸的矩形框坐标： left: 487 right: 550 top: 73 bottom: 135第 4 个人脸的矩形框坐标： left: 229 right: 303 top: 96 bottom: 171第 5 个人脸的矩形框坐标： left: 626 right: 688 top: 87 bottom: 149Hit enter to continue

人脸数： 1第 1 个人脸的矩形框坐标： left: 262 right: 448 top: 98 bottom: 284Hit enter to continue

源码与解析：

import dlibimport cv2# 使用 Dlib 的正面人脸检测器 frontal_face_detectordetector = dlib.get_frontal_face_detector()# Dlib 的 68点模型predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")# 读取图片img = cv2.imread("R.jpg")n = 1#缩放img = cv2.resize(img, (0, 0), fx=1/n, fy=1/n, interpolation=cv2.INTER_NEAREST)# 生成 Dlib 的图像窗口win = dlib.image_window()win.set_image(img)# 使用 detector 检测器来检测图像中的人脸faces = detector(img, 1)print("人脸数：", len(faces))for i, d in enumerate(faces):print("第", i+1, "个人脸的矩形框坐标：","left:", d.left(), "right:", d.right(), "top:", d.top(), "bottom:", d.bottom())# 使用predictor来计算面部轮廓shape = predictor(img, faces[i])# 绘制面部轮廓win.add_overlay(shape)# 绘制矩阵轮廓win.add_overlay(faces)dlib.hit_enter_to_continue()

一些学习到的有趣的转化：

RGB转HSV：

源码与解释：

#encoding:utf-8import numpy as npimport cv2image = cv2.imread("R.jpg")n = 1image = cv2.resize(image, (0, 0), fx=1/n, fy=1/n, interpolation=cv2.INTER_NEAREST)cv2.imshow("Original",image)# cv2.waitKey(0)#HSV空间hsv = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2HSV)cv2.imshow("HSV",hsv)cv2.waitKey(0)

RGB转LAB：

源码与解释：

#encoding:utf-8import numpy as npimport cv2image = cv2.imread("R.jpg")n = 1image = cv2.resize(image, (0, 0), fx=1/n, fy=1/n, interpolation=cv2.INTER_NEAREST)cv2.imshow("Original",image)# cv2.waitKey(0)#lab空间lab = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2LAB)cv2.imshow("L*A*B*", lab)cv2.waitKey(0)