42 在Raspberry Pi上安装dlib表情识别
2021-05-14 16:28
标签:lin edit rgb2gray cmak 模型 个人 外部 print rop https://www.jianshu.com/p/848014d8dea9 https://www.pyimagesearch.com/2017/05/01/install-dlib-raspberry-pi/ 库下载 https://github.com/davisking/dlib 识别代码 https://gitee.com/Andrew_Qian/face/blob/master/from_video.py 依赖权重 https://github.com/AKSHAYUBHAT/TensorFace/blob/master/openface/models/dlib/shape_predictor_68_face_landmarks.dat dlib需要以下依赖: 解压下载好的dlib,进入dlib目录后 这一步耗时是最长的了,耐心等待。 修改方法见“二、修改前的准备工作” 收工。 python代码 42 在Raspberry Pi上安装dlib表情识别 标签:lin edit rgb2gray cmak 模型 个人 外部 print rop 原文地址:https://www.cnblogs.com/kekeoutlook/p/11986625.html三、安装依赖库
安装方法:$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install build-essential cmake libgtk-3-dev libboost-all-dev -y
四、用pip3安装其他dlib运行依赖的库
$ pip3 install numpy
$ pip3 install scipy
$ pip3 install scikit-image
五、正式安装
$ sudo python3 setup.py install
六、验证
$ python3
Python 3.4.2 (default, Oct 19 2014, 13:31:11)
[GCC 4.9.1] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import dlib
>>>
七、把虚拟内存和GPU使用内存改回原始值
#!Anaconda/anaconda/python
#coding: utf-8
"""
从视屏中识别人脸,并实时标出面部特征点
"""
import dlib #人脸识别的库dlib
import numpy as np #数据处理的库numpy
import cv2 #图像处理的库OpenCv
class face_emotion():
def __init__(self):
# 使用特征提取器get_frontal_face_detector
self.detector = dlib.get_frontal_face_detector()
# dlib的68点模型,使用作者训练好的特征预测器
self.predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")
#建cv2摄像头对象,这里使用电脑自带摄像头,如果接了外部摄像头,则自动切换到外部摄像头
self.cap = cv2.VideoCapture(0)
# 设置视频参数,propId设置的视频参数,value设置的参数值
self.cap.set(3, 480)
# 截图screenshoot的计数器
self.cnt = 0
def learning_face(self):
# 眉毛直线拟合数据缓冲
line_brow_x = []
line_brow_y = []
# cap.isOpened() 返回true/false 检查初始化是否成功
while(self.cap.isOpened()):
# cap.read()
# 返回两个值:
# 一个布尔值true/false,用来判断读取视频是否成功/是否到视频末尾
# 图像对象,图像的三维矩阵
flag, im_rd = self.cap.read()
# 每帧数据延时1ms,延时为0读取的是静态帧
k = cv2.waitKey(1)
# 取灰度
img_gray = cv2.cvtColor(im_rd, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
# 使用人脸检测器检测每一帧图像中的人脸。并返回人脸数rects
faces = self.detector(img_gray, 0)
# 待会要显示在屏幕上的字体
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
# 如果检测到人脸
if(len(faces)!=0):
# 对每个人脸都标出68个特征点
for i in range(len(faces)):
# enumerate方法同时返回数据对象的索引和数据,k为索引,d为faces中的对象
for k, d in enumerate(faces):
# 用红色矩形框出人脸
cv2.rectangle(im_rd, (d.left(), d.top()), (d.right(), d.bottom()), (0, 0, 255))
# 计算人脸热别框边长
self.face_width = d.right() - d.left()
# 使用预测器得到68点数据的坐标
shape = self.predictor(im_rd, d)
# 圆圈显示每个特征点
for i in range(68):
cv2.circle(im_rd, (shape.part(i).x, shape.part(i).y), 2, (0, 255, 0), -1, 8)
#cv2.putText(im_rd, str(i), (shape.part(i).x, shape.part(i).y), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5,
# (255, 255, 255))
# 分析任意n点的位置关系来作为表情识别的依据
mouth_width = (shape.part(54).x - shape.part(48).x) / self.face_width # 嘴巴咧开程度
mouth_higth = (shape.part(66).y - shape.part(62).y) / self.face_width # 嘴巴张开程度
# print("嘴巴宽度与识别框宽度之比:",mouth_width_arv)
# print("嘴巴高度与识别框高度之比:",mouth_higth_arv)
# 通过两个眉毛上的10个特征点,分析挑眉程度和皱眉程度
brow_sum = 0 # 高度之和
frown_sum = 0 # 两边眉毛距离之和
for j in range(17, 21):
brow_sum += (shape.part(j).y - d.top()) + (shape.part(j + 5).y - d.top())
frown_sum += shape.part(j + 5).x - shape.part(j).x
line_brow_x.append(shape.part(j).x)
line_brow_y.append(shape.part(j).y)
# self.brow_k, self.brow_d = self.fit_slr(line_brow_x, line_brow_y) # 计算眉毛的倾斜程度
tempx = np.array(line_brow_x)
tempy = np.array(line_brow_y)
z1 = np.polyfit(tempx, tempy, 1) # 拟合成一次直线
self.brow_k = -round(z1[0], 3) # 拟合出曲线的斜率和实际眉毛的倾斜方向是相反的
brow_hight = (brow_sum / 10) / self.face_width # 眉毛高度占比
brow_width = (frown_sum / 5) / self.face_width # 眉毛距离占比
# print("眉毛高度与识别框高度之比:",round(brow_arv/self.face_width,3))
# print("眉毛间距与识别框高度之比:",round(frown_arv/self.face_width,3))
# 眼睛睁开程度
eye_sum = (shape.part(41).y - shape.part(37).y + shape.part(40).y - shape.part(38).y +
shape.part(47).y - shape.part(43).y + shape.part(46).y - shape.part(44).y)
eye_hight = (eye_sum / 4) / self.face_width
# print("眼睛睁开距离与识别框高度之比:",round(eye_open/self.face_width,3))
# 分情况讨论
# 张嘴,可能是开心或者惊讶
if round(mouth_higth >= 0.03):
if eye_hight >= 0.056:
cv2.putText(im_rd, "amazing", (d.left(), d.bottom() + 20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.8,
(0, 0, 255), 2, 4)
else:
cv2.putText(im_rd, "happy", (d.left(), d.bottom() + 20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.8,
(0, 0, 255), 2, 4)
# 没有张嘴,可能是正常和生气
else:
if self.brow_k