面部標(biāo)志的檢測是檢測面部各個(gè)部位的過程，例如眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴和下巴。有許多應(yīng)用程序使用面部地標(biāo)檢測技術(shù)。

　　今天我們將使用相同的 OpenCV 和 Raspberry Pi 進(jìn)行人臉標(biāo)志檢測。來自 dlib 庫的預(yù)訓(xùn)練面部標(biāo)志檢測器模塊將用于檢測面部關(guān)鍵面部結(jié)構(gòu)的位置，python OpenCV 將用于可視化檢測到的面部部分。

　　所需組件

　　硬件組件

　　樹莓派 3

　　Pi 相機(jī)模塊

　　軟件和在線服務(wù)

　　開放式CV

　　數(shù)據(jù)庫

　　Python3

　　在繼續(xù)這個(gè) Raspberry Pi 3 面部地標(biāo)檢測之前，首先，我們需要在這個(gè)項(xiàng)目中安裝 OpenCV、imutils、dlib、Numpy 和一些其他依賴項(xiàng)。OpenCV 在這里用于 數(shù)字圖像處理。數(shù)字圖像處理最常見的應(yīng)用是 物體檢測、 人臉識(shí)別和 人數(shù)統(tǒng)計(jì)。

　　要了解有關(guān)如何將 Pi 相機(jī)與 Raspberry Pi 連接的更多信息，請按照我們 之前的教程進(jìn)行操作。

在樹莓派中安裝 OpenCV

這里 OpenCV 庫將用于 Raspberry Pi QR 掃描儀。要安裝 OpenCV，首先，更新 Raspberry Pi。

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sudo apt-get 更新

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然后安裝在 Raspberry Pi 上安裝 OpenCV 所需的依賴項(xiàng)。

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sudo apt-get install libhdf5-dev -y 
sudo apt-get install libhdf5-serial-dev –y 
sudo apt-get install libatlas-base-dev –y 
sudo apt-get install libjasper-dev -y 
sudo apt-get install libqtgui4 –y 
sudo apt-get install libqt4-test –y

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之后，使用以下命令在 Raspberry Pi 中安裝 OpenCV。

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pip3 安裝 opencv-contrib-python==4.1.0.25

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安裝?imutils：??imutils 用于執(zhí)行一些必要的圖像處理功能，例如平移、旋轉(zhuǎn)、調(diào)整大小、骨架化，以及使用 OpenCV 更輕松地顯示 Matplotlib 圖像。因此，使用以下命令安裝?imutils? ：

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pip3 安裝 imutils

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安裝 dlib：dlib是現(xiàn)代工具包，其中包含用于解決實(shí)際問題的機(jī)器學(xué)習(xí)算法和工具。使用以下命令安裝 dlib。

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pip3 安裝 dlib

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安裝NumPy：NumPy是科學(xué)計(jì)算的核心庫，包含強(qiáng)大的 n 維數(shù)組對象，提供集成 C、C++ 等的工具。

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Pip3 安裝 numpy

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　　如何使用 dlib 檢測面部部位

　　我們將使用 dlib 庫的預(yù)訓(xùn)練面部標(biāo)志檢測器來檢測映射到面部面部結(jié)構(gòu)的 68 個(gè) （x， y） 坐標(biāo)的位置。dlib 面部地標(biāo)預(yù)測器在iBUG 300-W 數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練。下面給出了包含 68 個(gè)坐標(biāo)索引的圖像：

　　對 Raspberry Pi 進(jìn)行面部地標(biāo)檢測編程

　　頁面末尾給出了帶有 dlib 的預(yù)訓(xùn)練面部標(biāo)志檢測器的面部部件識(shí)別的完整 Python 代碼。在這里，我們將解釋代碼的一些重要部分，以便更好地理解。

　　因此，像往常一樣，通過包含所有必需的庫來啟動(dòng)代碼。

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從 imutils 導(dǎo)入 face_utils
將 numpy 導(dǎo)入為 np
導(dǎo)入?yún)?shù)解析
導(dǎo)入 imutils
導(dǎo)入 dlib
導(dǎo)入簡歷2
從 picamera.ar??ray 導(dǎo)入 PiRGBArray
從 picamera 導(dǎo)入 PiCamera?

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然后初始化相機(jī)對象并將分辨率設(shè)置為 (640, 480)，幀速率設(shè)置為 30 fps

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相機(jī) = PiCamera()
camera.resolution = (640, 480)
相機(jī).幀率 = 30

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現(xiàn)在在接下來的幾行中，使用參數(shù)解析器提供面部標(biāo)志預(yù)測器的路徑。

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ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-p", "--shape-predictor", required=True,
            help="面部地標(biāo)預(yù)測路徑")
args = vars(ap.parse_args())

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在接下來的幾行中，初始化基于 HOG 的 dlib 的預(yù)訓(xùn)練面部檢測器并加載預(yù)訓(xùn)練的面部特征預(yù)測器。

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檢測器 = dlib.get_frontal_face_detector()
預(yù)測器 = dlib.shape_predictor(args["shape_predictor"])

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然后使用capture_continuous函數(shù)開始從 Raspberry Pi 相機(jī)捕獲幀。

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對于 camera.capture_continuous(rawCapture, format="bgr", use_video_port=True) 中的幀：
        圖像 = frame.array
        cv2.imshow("幀", 圖片)
        鍵 = cv2.waitKey(1) & 0xFF
        rawCapture.truncate(0)

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使用鍵盤鍵“S”捕獲特定幀。然后調(diào)整捕獲的圖像大小并將其轉(zhuǎn)換為灰度。

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如果鍵 == ord("s"):
       圖像 = imutils.resize（圖像，寬度 = 400）
       灰色 = cv2.cvtColor（圖像，cv2.COLOR_BGR2GRAY）

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使用 dlib 庫的檢測器功能來檢測捕獲圖像中的人臉。

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rects = 檢測器（灰色，1）

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拍攝執(zhí)行人臉檢測的照片，確定人臉標(biāo)志，并將 68 個(gè)點(diǎn)轉(zhuǎn)換為 NumPy 數(shù)組。分別循環(huán)每個(gè)面部區(qū)域。

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枚舉（rects）中的（i，rect）：
          形狀 = 預(yù)測器（灰色，矩形）
          形狀 = face_utils.shape_to_np（形狀）

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然后，獲取原始圖像的副本并用于循環(huán)以在圖像上繪制面部部分的名稱。文本顏色將為紅色，您可以通過更改 RGB 值將其更改為另一種顏色。

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對于 face_utils.FACIAL_LANDMARKS_IDXS.items() 中的 (name, (i, j))：
          克隆 = image.copy()
          cv2.putText(克隆, 名稱, (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
                                    0.7, (0, 0, 255), 2)

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現(xiàn)在我們將遍歷檢測到的面部部位，并使用OpenCV繪圖功能在這些面部部位上繪制圓圈。您可以關(guān)注此OpenCV 文檔以獲取有關(guān)繪圖功能的更多信息

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對于形狀 [i:j] 中的 (x, y)：
               cv2.circle(克隆, (x, y), 1, (0, 0, 255), -1)

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現(xiàn)在在接下來的幾行中，我們將通過計(jì)算特定面部部分坐標(biāo)的邊界框來將每個(gè)面部部分提取為單獨(dú)的圖像。提取的圖像將被調(diào)整為 250 像素。

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(x, y, w, h) = cv2.boundingRect(np.array([shape[i:j]]))
 投資回報(bào)率 = 圖像[y:y + h, x:x + w]
 roi = imutils.resize(roi, width=250, inter=cv2.INTER_CUBIC)

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現(xiàn)在在代碼的最后幾行中，顯示面部部位及其名稱和該部位的單獨(dú)圖像。使用 ESC 鍵更改面部區(qū)域。

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cv2.imshow("ROI", roi)
cv2.imshow("圖像", 克隆)
cv2.waitKey(0)

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測試面部識(shí)別器

要測試項(xiàng)目，請創(chuàng)建一個(gè)目錄并使用以下命令導(dǎo)航到該目錄：

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mkdir face-part-detector 
cd face-part-detector

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　　現(xiàn)在從此鏈接下載 shape_predictor_68_face_landmarks.dat 文件，然后將shape_predictor_68_face_landmarks.dat文件提取并復(fù)制到該庫中，然后打開一個(gè)名為detect.py的新文件并粘貼下面給出的代碼。

　　現(xiàn)在使用以下命令啟動(dòng) python 代碼：

　　python3 detect.py --shape-predictor shape_predictor_68_face_landmarks.dat

　　您將看到一個(gè)窗口，顯示您的相機(jī)的實(shí)時(shí)視圖。然后按“S”鍵從實(shí)時(shí)流中選擇一幀。您會(huì)在嘴巴區(qū)域看到紅點(diǎn)。使用 ESC 鍵查看其他面部零件。

從 imutils 導(dǎo)入 face_utils
將 numpy 導(dǎo)入為 np
導(dǎo)入?yún)?shù)解析
導(dǎo)入 imutils
導(dǎo)入 dlib
導(dǎo)入簡歷2
從 picamera.ar??ray 導(dǎo)入 PiRGBArray
從 picamera 導(dǎo)入 PiCamera
從 PIL 導(dǎo)入圖像
相機(jī) = PiCamera()
camera.resolution = (640, 480)
相機(jī).幀率 = 30
rawCapture = PiRGBArray（相機(jī)，尺寸=（640，480））

# 構(gòu)造參數(shù)解析器并解析參數(shù)
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-p", "--shape-predictor", required=True,
help="面部地標(biāo)預(yù)測路徑")
args = vars(ap.parse_args())
檢測器 = dlib.get_frontal_face_detector()
預(yù)測器 = dlib.shape_predictor(args["shape_predictor"])
對于 camera.capture_continuous(rawCapture, format="bgr", use_video_port=True) 中的幀：
圖像 = frame.array
cv2.imshow("幀", 圖片)
鍵 = cv2.waitKey(1) & 0xFF
rawCapture.truncate(0)
如果鍵 == ord("s"):
圖像 = imutils.resize（圖像，寬度 = 300）
灰色 = cv2.cvtColor（圖像，cv2.COLOR_BGR2GRAY）
rects = 檢測器（灰色，1）

# 循環(huán)人臉檢測
枚舉（rects）中的（i，rect）：

# 確定面部區(qū)域的面部標(biāo)志
形狀 = 預(yù)測器（灰色，矩形）
形狀 = face_utils.shape_to_np（形狀）

# 分別循環(huán)面部部分
對于 face_utils.FACIAL_LANDMARKS_IDXS.items() 中的 (name, (i, j))：

# 在圖像上顯示人臉部分的名稱
克隆 = image.copy()
cv2.putText(克隆, 名稱, (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
0.7, (0, 0, 255), 2)

# 在特定的面部部分繪制圓圈
對于形狀 [i:j] 中的 (x, y)：
cv2.circle(克隆, (x, y), 1, (0, 0, 255), -1)

# 提取人臉區(qū)域的ROI作為單獨(dú)的圖像
(x, y, w, h) = cv2.boundingRect(np.array([shape[i:j]]))
投資回報(bào)率 = 圖像[y:y + h, x:x + w]
roi = imutils.resize(roi, width=250, inter=cv2.INTER_CUBIC)

# 顯示特定的面部部分
cv2.imshow("ROI", roi)
cv2.imshow("圖像", 克隆)
cv2.waitKey(0)

# 可視化所有面部地標(biāo)
對于 (x, y) 的形狀：
cv2.circle(圖像, (x, y), 1, (0, 0, 255), -1)
cv2.imshow("圖像",圖像)
cv2.waitKey(0)