利用python開發(fā),借助Dlib庫進行人臉識別,然后將檢測到的人臉剪切下來,依次排序顯示在新的圖像上;
實現(xiàn)的效果如下圖所示,將圖1原圖中的6張人臉檢測出來,然后剪切下來,在圖像窗口中依次輸出顯示人臉;
實現(xiàn)比較簡單,代碼量也比較少,適合入門或者興趣學(xué)習(xí)。

圖1 原圖和處理后得到的圖像窗口
python: 3.6.3
dlib: 19.7
OpenCv, numpy
import dlib # 人臉識別的庫dlibimport numpy as np # 數(shù)據(jù)處理的庫numpyimport cv2 # 圖像處理的庫OpenCv
工作內(nèi)容主要以下兩大塊:dlib人臉檢測 和 繪制新圖像
2.1 dlib人臉檢測:
dlib的使用,在我之前另一篇博客里面介紹過(link: //www.jb51.net/article/133576.htm);
2.2 繪制新圖像:
2.2.1 確定空白圖像尺寸
這部分首先要根據(jù)檢測到的人臉數(shù)和人臉大小,來確定繪制圖像所需要的尺寸:
多張人臉要輸出到一行,先進行一次人臉的遍歷,記每張人臉的尺寸為height*width(高度和寬度說明見圖2),
我取的生成圖像的尺寸:height_max(最大高度)和width_sum(寬度之和),然后根據(jù)尺寸大小來新建空白圖像:
img_blank = np.zeros((height_max, width_sum, 3), np.uint8)
2.2.2 圖像填充
然后再進行一次人臉遍歷,這次進行空白圖像img_blank進行填充:
for i in range(height):for j in range(width):img_blank[i][blank_start+j] = img[d.top()+i][d.left()+j]

圖2 圖像尺寸說明
如果想訪問圖像的某點像素,可以利用img[height][width]:
存儲像素其實是一個三維數(shù)組,先高度height,然后寬度width;
返回的是一個顏色數(shù)組(0-255,0-255,0-255),按照(B, G, R)的順序,比如 藍(lán)色 就是(255,0,0),紅色 是(0,0,255);
# 2018-01-22# By TimeStamp# #cnblogs: http://www.cnblogs.com/AdaminXie/import dlib # 人臉識別的庫dlibimport numpy as np # 數(shù)據(jù)處理的庫numpyimport cv2 # 圖像處理的庫OpenCv# dlib預(yù)測器detector = dlib.get_frontal_face_detector()predictor = dlib.shape_predictor('shape_predictor_68_face_landmarks.dat')# 讀取圖像path = "F:/code/python/***/pic/"img = cv2.imread(path+"test.jpg")#print("img/shape:", img.shape)# dlib檢測dets = detector(img, 1)print("人臉數(shù):", len(dets))# 記錄人臉矩陣大小height_max = 0width_sum = 0# 計算要生成的圖像img_blank大小for k, d in enumerate(dets):# 計算矩形大小# (x,y), (寬度width, 高度height)pos_start = tuple([d.left(), d.top()])pos_end = tuple([d.right(), d.bottom()])# 計算矩形框大小height = d.bottom()-d.top()width = d.right()-d.left()# 處理寬度width_sum += width# 處理高度if height > height_max:height_max = heightelse:height_max = height_max# 繪制用來顯示人臉的圖像的大小print("img_blank的大小:")print("高度", height_max, "寬度", width_sum) # 生成用來顯示的圖像img_blank = np.zeros((height_max, width_sum, 3), np.uint8)# 記錄每次開始寫入人臉像素的寬度位置blank_start = 0 # 將人臉填充到img_blankfor k, d in enumerate(dets):height = d.bottom()-d.top()width = d.right()-d.left()# 填充for i in range(height):for j in range(width):img_blank[i][blank_start+j] = img[d.top()+i][d.left()+j]# 調(diào)整圖像blank_start += widthcv2.namedWindow("img_faces", 2)cv2.imshow("img_faces", img_blank)cv2.waitKey(0)
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