数字图像处理（实践篇）二十人脸特征提取

2023-12-13 07:30:21

使用face_recognition进行人脸特征提取.

1 安装face_recognition

pip install face_recognition

或者

pip --default-timeout=100 install face_recognition -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com

第二种方式安装得更快。

2 涉及的函数

face_recognition.api.load_image_file()函数

face_recognition.api.load_image_file(file, mode='RGB')

函数功能：下载图片文件（.jpg ?.png等）转成numpy array。

输入：

①file：要加载的图像文件名或文件对象
②mode：将图像转换成的格式。支持“RGB”（8位，3通道）和“L”（黑白）

①Numpy array 的图像内容。

face_recognition.api.face_landmarks()函数

face_recognition.api.face_landmarks(face_image, face_locations=None, model='large')

函数功能：返回图片中的每张人脸的人脸特征定位（眼睛，鼻子等）。

参数：

①face_image：输入的图片。

②face_locations：-可选-每个人脸的定位（已知）。

③model：-可选-使用的模型。

“large”为默认；“small”返回5点，但是更快。

返回：

面部特征位置(眼睛、鼻子等)的字典。

3 实践

实践①：large

代码

from PIL import Image, ImageDraw
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import face_recognition
def dealImg(img):
    b, g, r = cv2.split(img)
    img_rgb = cv2.merge([r, g, b])
    return img_rgb
def dealImageResult(img_path):
    im = cv2.imread(img_path)
    image = face_recognition.load_image_file(img_path)
    # 查找图像中所有面部的所有面部特征
    face_landmarks_list = face_recognition.face_landmarks(image, model='large')
    print("I found {} face(s) in this photograph.".format(len(face_landmarks_list)))
    pil_image = Image.fromarray(image)
    d = ImageDraw.Draw(pil_image)
    for i, face_landmarks in enumerate(face_landmarks_list):
        print("输出第{}个人脸的面部特征信息:".format(i+1))
        print(face_landmarks_list[i]["chin"])
        print(face_landmarks_list[i]["left_eyebrow"])
        print(face_landmarks_list[i]["right_eyebrow"])
        print(face_landmarks_list[i]["nose_bridge"])
        print(face_landmarks_list[i]["nose_tip"])
        print(face_landmarks_list[i]["left_eye"])
        print(face_landmarks_list[i]["right_eye"])
        print(face_landmarks_list[i]["top_lip"])
        print(face_landmarks_list[i]["bottom_lip"])
        facial_features = [
            'chin',
            'left_eyebrow',
            'right_eyebrow',
            'nose_bridge',
            'nose_tip',
            'left_eye',
            'right_eye',
            'top_lip',
            'bottom_lip'
        ]
        for facial_feature in facial_features:
            d.line(face_landmarks[facial_feature], (0, 255, 255), width=8)
            pass
        pass
    del d
    im = dealImg(im)
    fig = plt.figure(figsize=(10, 10))
    titles = ["img", "large_result"]
    images = [im, pil_image]
    for i in range(2):
        plt.subplot(1, 2, i + 1), plt.imshow(images[i], "gray")
        plt.title("{}".format(titles[i]), fontsize=20, ha='center')
        plt.xticks([]), plt.yticks([])
    # plt.subplots_adjust(left=None, bottom=None, right=None, top=None, wspace=0.3, hspace=0)
    # plt.tight_layout()
    plt.show()
    fig.savefig('test_results.jpg', bbox_inches='tight')
if __name__ == '__main__':
    dealImageResult("Test.jpg")
    pass

效果图

实践②：small

代码

from PIL import Image, ImageDraw
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import face_recognition
def dealImg(img):
    b, g, r = cv2.split(img)
    img_rgb = cv2.merge([r, g, b])
    return img_rgb
def dealImageResult(img_path):
    im = cv2.imread(img_path)
    image = face_recognition.load_image_file(img_path)
    # 查找图像中所有面部的所有面部特征
    face_landmarks_list = face_recognition.face_landmarks(image, model='small')
    print("I found {} face(s) in this photograph.".format(len(face_landmarks_list)))
    pil_image = Image.fromarray(image)
    d = ImageDraw.Draw(pil_image)
    for i, face_landmarks in enumerate(face_landmarks_list):
        print("输出第{}个人脸的面部特征信息:".format(i+1))
        print(face_landmarks_list[i]["nose_tip"])
        print(face_landmarks_list[i]["left_eye"])
        print(face_landmarks_list[i]["right_eye"])
        facial_features = [
            'nose_tip',
            'left_eye',
            'right_eye',
        ]
        for facial_feature in facial_features:
            d.line(face_landmarks[facial_feature], (0, 255, 255), width=8)
            pass
        pass
    del d
    im = dealImg(im)
    fig = plt.figure(figsize=(10, 10))
    titles = ["img", "small_result"]
    images = [im, pil_image]
    for i in range(2):
        plt.subplot(1, 2, i + 1), plt.imshow(images[i], "gray")
        plt.title("{}".format(titles[i]), fontsize=20, ha='center')
        plt.xticks([]), plt.yticks([])
    # plt.subplots_adjust(left=None, bottom=None, right=None, top=None, wspace=0.3, hspace=0)
    # plt.tight_layout()
    plt.show()
    fig.savefig('test_results.jpg', bbox_inches='tight')
if __name__ == '__main__':
    dealImageResult("Test.jpg")
    pass

效果图

前文回顾

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?数字图像处理（入门篇）一图像的数字化与表示

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数字图像处理（实践篇）十九漫水填充