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如何使用dlibfacelandmarks提取自定義ROI?

2022-04-01 00:48:30 移動端開發

如何使用 dlib facelandmarks 提取自定義 ROI?

我不知道如何提取被綠線包圍的不規則區域。即,一張臉的左臉頰和右臉頰。

from collections import OrderedDict
import numpy as np
import cv2
import dlib
import imutils

CHEEK_IDXS = OrderedDict([("left_cheek", (1, 2, 3, 4, 5, 48, 31)),
                          ("right_cheek", (11, 12, 13, 14, 15, 35, 54))
                          ])

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

img = cv2.imread('Tom_Cruise.jpg')
img = imutils.resize(img, width=600)

overlay = img.copy()
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

detections = detector(gray, 0)
for k, d in enumerate(detections):
    shape = predictor(gray, d)
    for (_, name) in enumerate(CHEEK_IDXS.keys()):
        pts = np.zeros((len(CHEEK_IDXS[name]), 2), np.int32)
        for i, j in enumerate(CHEEK_IDXS[name]):
            pts[i] = [shape.part(j).x, shape.part(j).y]

        pts = pts.reshape((-1, 1, 2))
        cv2.polylines(overlay, [pts], True, (0, 255, 0), thickness=2)

    cv2.imshow("Image", overlay)

    cv2.waitKey(0)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break
cv2.destroyAllWindows()

我知道如果只是簡單地從臉上提取一個矩形區域作為臉頰,代碼可以是這樣的

ROI1 = img[shape[29][1]:shape[33][1], shape[54][0]:shape[12][0]] #right cheeks
ROI1 = img[shape[29][1]:shape[33][1], shape[4][0]:shape[48][0]] #left cheek

如何使用 dlib facelandmarks 提取自定義 ROI?

但是我想提取不規則區域進行后續處理,我該怎么做?

uj5u.com熱心網友回復:

您可以通過兩個簡單的步驟來完成此操作:

  1. 使用您擁有的點坐標創建蒙版
  2. 執行 bitwise_and 操作(裁剪)

代碼:

cv2.drawContours(mask, [pts], -1, (255, 255, 255), -1, cv2.LINE_AA)
output = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)

輸出: 如何使用 dlib facelandmarks 提取自定義 ROI?

此外,如果您想專注于裁剪的多邊形,您可以為多邊形創建一個邊界矩形,然后像 tihs 一樣從輸出幀裁剪:

# Create a bounding rects list at global level
bounding_rects = []

# Calculate Bounding Rects for each pts array inside the for loop
bounding_rects.append(cv2.boundingRect(pts))

# Assign geometrical values to variables to crop (Use a range(len(bounding_boxes)) for loop here)
enter code here
x1,y1,w1,h1 = bounding_rects[0]
x2,y2,w2,h2, = bounding_rects[1]

# At the end of the program, crop the bounding boxes from output
cropped1= output[y1:y1 h1, x1:x1 w1]
cropped2= output[y2:y2 h2, x2:x2 w2]

輸出:

如何使用 dlib facelandmarks 提取自定義 ROI?

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標籤:Python opencv 图像处理 人脸检测 dlib

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