用Python获取摄像头并实时控制人脸的实现示例

实现流程

从摄像头获取视频流,并转换为一帧一帧的图像,然后将图像信息传递给opencv这个工具库处理,返回灰度图像(就像你使用本地静态图片一样)

程序启动后,根据监听器信息,使用一个while循环,不断的加载视频图像,然后返回给opencv工具呈现图像信息。

创建一个键盘事件监听,按下"d"键,则开始执行面部匹配,并进行面具加载(这个过程是动态的,你可以随时移动)。

面部匹配使用Dlib中的人脸检测算法来查看是否有人脸存在。如果有,它将为每个人脸创建一个结束位置,眼镜和烟卷会移动到那里结束。

然后我们需要缩放和旋转我们的眼镜以适合每个人的脸。我们将使用从Dlib的68点模型返回的点集来找到眼睛和嘴巴的中心,并为它们之间的空间旋转。

在我们实时获取眼镜和烟卷的最终位置后,眼镜和烟卷从屏幕顶部进入,开始匹配你的眼镜和嘴巴。

假如没有人脸,程序会直接返回你的视频信息,不会有面具移动的效果。

默认一个周期是4秒钟。然后你可以通过"d"键再次检测。

程序退出使用"q"键。

这里我将这个功能抽象成一个面具加载服务,请跟随我的代码一窥究竟吧。

1.导入对应的工具包

from time import sleep

import cv2
import numpy as np
from PIL import Image
from imutils import face_utils, resize

try:
  from dlib import get_frontal_face_detector, shape_predictor
except ImportError:
  raise

创建面具加载服务类DynamicStreamMaskService及其对应的初始化属性:

class DynamicStreamMaskService(object):
  """
  动态黏贴面具服务
  """

  def __init__(self, saved=False):
    self.saved = saved # 是否保存图片
    self.listener = True # 启动参数
    self.video_capture = cv2.VideoCapture(0) # 调用本地摄像头
    self.doing = False # 是否进行面部面具
    self.speed = 0.1 # 面具移动速度
    self.detector = get_frontal_face_detector() # 面部识别器
    self.predictor = shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat") # 面部分析器
    self.fps = 4 # 面具存在时间基础时间
    self.animation_time = 0 # 动画周期初始值
    self.duration = self.fps * 4 # 动画周期最大值
    self.fixed_time = 4 # 画图之后,停留时间
    self.max_width = 500 # 图像大小
    self.deal, self.text, self.cigarette = None, None, None # 面具对象

按照上面介绍,我们先实现读取视频流转换图片的函数:

def read_data(self):
  """
  从摄像头获取视频流,并转换为一帧一帧的图像
  :return: 返回一帧一帧的图像信息
  """
  _, data = self.video_capture.read()
  return data

接下来我们实现人脸定位函数,及眼镜和烟卷的定位:

def get_glasses_info(self, face_shape, face_width):
  """
  获取当前面部的眼镜信息
  :param face_shape:
  :param face_width:
  :return:
  """
  left_eye = face_shape[36:42]
  right_eye = face_shape[42:48]

  left_eye_center = left_eye.mean(axis=0).astype("int")
  right_eye_center = right_eye.mean(axis=0).astype("int")

  y = left_eye_center[1] - right_eye_center[1]
  x = left_eye_center[0] - right_eye_center[0]
  eye_angle = np.rad2deg(np.arctan2(y, x))

  deal = self.deal.resize(
    (face_width, int(face_width * self.deal.size[1] / self.deal.size[0])),
    resample=Image.LANCZOS)

  deal = deal.rotate(eye_angle, expand=True)
  deal = deal.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM)

  left_eye_x = left_eye[0, 0] - face_width // 4
  left_eye_y = left_eye[0, 1] - face_width // 6

  return {"image": deal, "pos": (left_eye_x, left_eye_y)}

def get_cigarette_info(self, face_shape, face_width):
  """
  获取当前面部的烟卷信息
  :param face_shape:
  :param face_width:
  :return:
  """
  mouth = face_shape[49:68]
  mouth_center = mouth.mean(axis=0).astype("int")
  cigarette = self.cigarette.resize(
    (face_width, int(face_width * self.cigarette.size[1] / self.cigarette.size[0])),
    resample=Image.LANCZOS)
  x = mouth[0, 0] - face_width + int(16 * face_width / self.cigarette.size[0])
  y = mouth_center[1]
  return {"image": cigarette, "pos": (x, y)}

def orientation(self, rects, img_gray):
  """
  人脸定位
  :return:
  """
  faces = []
  for rect in rects:
    face = {}
    face_shades_width = rect.right() - rect.left()
    predictor_shape = self.predictor(img_gray, rect)
    face_shape = face_utils.shape_to_np(predictor_shape)
    face['cigarette'] = self.get_cigarette_info(face_shape, face_shades_width)
    face['glasses'] = self.get_glasses_info(face_shape, face_shades_width)

    faces.append(face)

  return faces

刚才我们提到了键盘监听事件,这里我们实现一下这个函数:

def listener_keys(self):
  """
  设置键盘监听事件
  :return:
  """
  key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
  if key == ord("q"):
    self.listener = False
    self.console("程序退出")
    sleep(1)
    self.exit()

  if key == ord("d"):
    self.doing = not self.doing

接下来我们来实现加载面具信息的函数:

def init_mask(self):
  """
  加载面具
  :return:
  """
  self.console("加载面具...")
  self.deal, self.text, self.cigarette = (
    Image.open(x) for x in ["images/deals.png", "images/text.png", "images/cigarette.png"]
  )

上面基本的功能都实现了,我们该实现画图函数了,这个函数原理和之前我写的那篇用AI人脸识别技术实现抖音特效实现是一样的,这里我就不赘述了,可以去github或Python中文社区微信公众号查看。

def drawing(self, draw_img, faces):
  """
  画图
  :param draw_img:
  :param faces:
  :return:
  """
  for face in faces:
    if self.animation_time < self.duration - self.fixed_time:
      current_x = int(face["glasses"]["pos"][0])
      current_y = int(face["glasses"]["pos"][1] * self.animation_time / (self.duration - self.fixed_time))
      draw_img.paste(face["glasses"]["image"], (current_x, current_y), face["glasses"]["image"])

      cigarette_x = int(face["cigarette"]["pos"][0])
      cigarette_y = int(face["cigarette"]["pos"][1] * self.animation_time / (self.duration - self.fixed_time))
      draw_img.paste(face["cigarette"]["image"], (cigarette_x, cigarette_y),
              face["cigarette"]["image"])
    else:
      draw_img.paste(face["glasses"]["image"], face["glasses"]["pos"], face["glasses"]["image"])
      draw_img.paste(face["cigarette"]["image"], face["cigarette"]["pos"], face["cigarette"]["image"])
      draw_img.paste(self.text, (75, draw_img.height // 2 + 128), self.text)

既然是一个服务类,那该有启动与退出函数吧,最后我们来写一下吧。

简单介绍一下这个start()函数, 启动后根据初始化监听信息,不断监听视频流,并将流信息通过opencv转换成图像展示出来。
并且调用按键监听函数,不断的监听你是否按下"d"键进行面具加载,如果监听成功,则进行图像人脸检测,并移动面具,
并持续一个周期的时间结束,面具此时会根据你的面部移动而移动。最终呈现文章顶部图片的效果.

def start(self):
  """
  启动程序
  :return:
  """
  self.console("程序启动成功.")
  self.init_mask()
  while self.listener:
    frame = self.read_data()
    frame = resize(frame, width=self.max_width)
    img_gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    rects = self.detector(img_gray, 0)
    faces = self.orientation(rects, img_gray)
    draw_img = Image.fromarray(cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB))
    if self.doing:
      self.drawing(draw_img, faces)
      self.animation_time += self.speed
      self.save_data(draw_img)
      if self.animation_time > self.duration:
        self.doing = False
        self.animation_time = 0
      else:
        frame = cv2.cvtColor(np.asarray(draw_img), cv2.COLOR_RGB2BGR)
    cv2.imshow("hello mask", frame)
    self.listener_keys()

def exit(self):
  """
  程序退出
  :return:
  """
  self.video_capture.release()
  cv2.destroyAllWindows()

最后,让我们试试:

if __name__ == '__main__':
  ms = DynamicStreamMaskService()
  ms.start()

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持我们。

(0)

相关推荐

  • OpenCV-Python 摄像头实时检测人脸代码实例

    参考 OpenCV摄像头使用 代码 import cv2 cap = cv2.VideoCapture(4) # 使用第5个摄像头(我的电脑插了5个摄像头) face_cascade = cv2.CascadeClassifier(r'haarcascade_frontalface_default.xml') # 加载人脸特征库 while(True): ret, frame = cap.read() # 读取一帧的图像 gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_

  • python 3利用Dlib 19.7实现摄像头人脸检测特征点标定

    Python 3 利用 Dlib 19.7 实现摄像头人脸检测特征点标定 0.引言 利用python开发,借助Dlib库捕获摄像头中的人脸,进行实时特征点标定: 图1 工程效果示例(gif) 图2 工程效果示例(静态图片) (实现比较简单,代码量也比较少,适合入门或者兴趣学习.) 1.开发环境 python: 3.6.3 dlib: 19.7 OpenCv, numpy import dlib # 人脸识别的库dlib import numpy as np # 数据处理的库numpy impor

  • python版opencv摄像头人脸实时检测方法

    OpenCV版本3.3.0,注意模型文件的路径要改成自己所安装的opencv的模型文件的路径,路径不对就会报错,一般在opencv-3.3.0/data/haarcascades 路径下 import numpy as np import cv2 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') cap = cv2.VideoCapture(0) while True: ret,img = ca

  • Python OpenCV利用笔记本摄像头实现人脸检测

    本文实例为大家分享了Python OpenCV利用笔记本摄像头实现人脸检测的具体代码,供大家参考,具体内容如下 1.安装opencv 首先参考其他文章安装pip. 之后以管理员身份运行命令提示符,输入以下代码安装opencv pip install --user opencv-python 可以使用以下代码测试安装是否成功 #导入opencv模块 import cv2 #捕捉帧,笔记本摄像头设置为0即可 capture = cv2.VideoCapture(0) #循环显示帧 while(Tru

  • Python3利用Dlib19.7实现摄像头人脸识别的方法

    0.引言 利用python开发,借助Dlib库捕获摄像头中的人脸,提取人脸特征,通过计算欧氏距离来和预存的人脸特征进行对比,达到人脸识别的目的: 可以自动从摄像头中抠取人脸图片存储到本地,然后提取构建预设人脸特征: 根据抠取的 / 已有的同一个人多张人脸图片提取128D特征值,然后计算该人的128D特征均值: 然后和摄像头中实时获取到的人脸提取出的特征值,计算欧氏距离,判定是否为同一张人脸: 人脸识别 / face recognition的说明: wikipedia 关于人脸识别系统 / fac

  • Python3利用Dlib实现摄像头实时人脸检测和平铺显示示例

    1. 引言 在某些场景下,我们不仅需要进行实时人脸检测追踪,还要进行再加工:这里进行摄像头实时人脸检测,并对于实时检测的人脸进行初步提取: 单个/多个人脸检测,并依次在摄像头窗口,实时平铺显示检测到的人脸: 图 1 动态实时检测效果图 检测到的人脸矩形图像,会依次平铺显示在摄像头的左上方: 当多个人脸时候,也能够依次铺开显示: 左上角窗口的大小会根据捕获到的人脸大小实时变化: 图 2 单个/多个人脸情况下摄像头识别显示结果 2. 代码实现 主要分为三个部分: 摄像头调用,利用 OpenCv 里面

  • 用Python获取摄像头并实时控制人脸的实现示例

    实现流程 从摄像头获取视频流,并转换为一帧一帧的图像,然后将图像信息传递给opencv这个工具库处理,返回灰度图像(就像你使用本地静态图片一样) 程序启动后,根据监听器信息,使用一个while循环,不断的加载视频图像,然后返回给opencv工具呈现图像信息. 创建一个键盘事件监听,按下"d"键,则开始执行面部匹配,并进行面具加载(这个过程是动态的,你可以随时移动). 面部匹配使用Dlib中的人脸检测算法来查看是否有人脸存在.如果有,它将为每个人脸创建一个结束位置,眼镜和烟卷会移动到那里

  • python+opencv实现的简单人脸识别代码示例

    # 源码如下: #!/usr/bin/env python #coding=utf-8 import os from PIL import Image, ImageDraw import cv def detect_object(image): '''检测图片,获取人脸在图片中的坐标''' grayscale = cv.CreateImage((image.width, image.height), 8, 1) cv.CvtColor(image, grayscale, cv.CV_BGR2GR

  • python获取淘宝服务器时间的代码示例

    然但是,这个只能获取到秒,没法到毫秒.我暂时不知道该咋解决 代码 import requests import time while True: class timeTaobao(object): r1 = requests.get(url='http://api.m.taobao.com/rest/api3.do?api=mtop.common.getTimestamp', headers={'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64)

  • python获取当前用户的主目录路径方法(推荐)

    Python获取当前用户的主目录路径, 示例代码如下: #! /usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import os print os.environ['HOME'] print os.path.expandvars('$HOME') print os.path.expanduser('~') 以上就是小编为大家带来的python获取当前用户的主目录路径方法(推荐)全部内容了,希望大家多多支持我们~

  • 如何基于Python获取图片的物理尺寸

    这篇文章主要介绍了如何基于Python获取图片的物理尺寸,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 问题 如何获取图片的物理尺寸,而非(width, height)? 代码 以女神图为例 #! -*- coding: utf-8 -*- import requests import io url = "http://s1.sinaimg.cn/large/001Db1PVzy7qxVQWMjs06" image = request

  • Python学习笔记之视频人脸检测识别实例教程

    前言 上一篇博文与大家分享了简单的图片人脸识别技术,其实在实际应用中,很多是通过视频流的方式进行识别,比如人脸识别通道门禁考勤系统.人脸动态跟踪识别系统等等. 下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧 案例 这里我们还是使用 opencv 中自带了 haar人脸特征分类器,通过读取一段视频来识别其中的人脸. 代码实现: # -*- coding: utf-8 -*- __author__ = "小柒" __blog__ = "https://blog.52itstyle.vip

  • python调用百度API实现人脸识别

    1.代码 from aip import AipFace import cv2 import time import base64 from PIL import Image from io import BytesIO import pyttsx3 # """ 你的 APPID AK SK """ APP_ID = '1965####' API_KEY = 'YXL65ekIloykyjrT4kzc####' SECRET_KEY = 'lFi

  • python实现图像,视频人脸识别(opencv版)

    图片人脸识别 import cv2 filepath = "img/xingye-1.png" img = cv2.imread(filepath) # 读取图片 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转换灰色 # OpenCV人脸识别分类器 classifier = cv2.CascadeClassifier( "C:\Python36\Lib\site-packages\opencv-master\data\haar

  • Python基于opencv实现的人脸识别(适合初学者)

    目录 一点背景知识 一.人脸识别步骤 二.直接上代码 (1)录入人脸.py (2)数据训练.py (3)进行识别.py 三.运行过程及结果 1.获取人脸照片于目标文件中 2.进行数据训练,获得trainer.yml文件中的数据 3.进行识别 总结 一点背景知识 OpenCV 是一个开源的计算机视觉和机器学习库.它包含成千上万优化过的算法,为各种计算机视觉应用提供了一个通用工具包.根据这个项目的关于页面,OpenCV 已被广泛运用在各种项目上,从谷歌街景的图片拼接,到交互艺术展览的技术实现中,都有

  • Python实现摄像头实时换脸详解

    目录 环境与效果 基本原理 完整源码 环境与效果 python3.9.6 pycharm 2021 库环境: dlib opencv-python 视频图片效果如下: 视频链接 摄像头实时换脸,老师都不认识我了!! 基本原理 使用dlib的shape_predictor_68_face_landmarks.dat模型获取一张有正脸的图片(1.png)和摄像头的自己的68个人脸特征点. 根据人脸特征点获取分别获取人脸掩模 对第一个图片仿射变换使其脸部对准摄像头图片中的脸部得到新的图片 对人脸掩模执

随机推荐