【深度学习实战—9】：基于MediaPipe的人脸关键点检测

本文主要是介绍【深度学习实战—9】：基于MediaPipe的人脸关键点检测，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

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😺一、MediaPipe概述

MediaPipe 是一款由 Google Research 开发并开源的多媒体机器学习模型应用框架。

MediaPipe目前支持的解决方案(Solution)及支持的平台如下图所示：

😺二、MediaPipe人脸关键点检测概述

MediaPipe Face Landmarker 任务允许检测图像和视频。可以使用此任务来识别人类的面部表情，应用面部滤镜和效果，并创建虚拟形象。该任务输出 3D 人脸标志。

MediaPipe人脸关键点检测模型包含了478个3D关键点，如下图所示：

人脸标记使用一系列模型来预进行预测。 第一个模型检测人脸，第二个模型在检测到的人脸上实现定位，第三个模型使用这些标记来识别面部特征。

😺三、关键函数

import mediapipe as mpmp_face_mesh = mp.solutions.face_mesh
face_mesh = mp_face_mesh.FaceMesh(static_image_mode=False,max_num_faces=5,      # Maximum number of detected facesrefine_landmarks=True,min_detection_confidence=0.5,min_tracking_confidence=0.5)

参数解释如下：

• max_num_faces：要检测的最大人脸数
• refine_landmarks：是否进一步细化眼睛和嘴唇周围的地标坐标，并输出虹膜周围的其他地标。
• min_detection_confidence：人脸检测的置信度
• min_tracking_confidence：人脸跟踪的置信度

😺四、代码实现

import mediapipe as mp
import numpy as np
import cv2mp_face_mesh = mp.solutions.face_mesh
face_mesh = mp_face_mesh.FaceMesh(static_image_mode=False,max_num_faces=5,      # Maximum number of detected facesrefine_landmarks=True,    # Whether to further refine the landmark coordinates around the eyes and lipsmin_detection_confidence=0.5,min_tracking_confidence=0.5)mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils
mp_drawing_styles = mp.solutions.drawing_stylescap = cv2.VideoCapture(0)while True:ret, img = cap.read()height, width, channels = np.shape(img)img_RGB = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)results = face_mesh.process(img_RGB)if results.multi_face_landmarks:for face_landmarks in results.multi_face_landmarks:# Draw a facial meshmp_drawing.draw_landmarks(image=img,landmark_list=face_landmarks,connections=mp_face_mesh.FACEMESH_TESSELATION,landmark_drawing_spec=None,connection_drawing_spec=mp_drawing_styles.get_default_face_mesh_tesselation_style())# Draw facial contoursmp_drawing.draw_landmarks(image=img,landmark_list=face_landmarks,connections=mp_face_mesh.FACEMESH_CONTOURS,landmark_drawing_spec=None,connection_drawing_spec=mp_drawing_styles.get_default_face_mesh_contours_style())# Draw iris contoursmp_drawing.draw_landmarks(image=img,landmark_list=face_landmarks,connections=mp_face_mesh.FACEMESH_IRISES,landmark_drawing_spec=None,connection_drawing_spec=mp_drawing_styles.get_default_face_mesh_iris_connections_style())# Draw facial keypoints# if face_landmarks:#     for i in range(478):#         pos_x = int(face_landmarks.landmark[i].x * width)#         pos_y = int(face_landmarks.landmark[i].y * height)#         cv2.circle(img, (pos_x, pos_y), 3, (0, 255, 0), -1)num_faces = len(results.multi_face_landmarks)print(f"Detected {num_faces} faces")cv2.imshow('faces', img)key = cv2.waitKey(1)if key == ord('q'):breakcap.release()

😺五、检测结果

这篇关于【深度学习实战—9】：基于MediaPipe的人脸关键点检测的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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