基于dlib的人脸加嘴巴贴纸
时间: 2023-07-26 11:09:48 浏览: 48
要实现基于dlib的人脸加嘴巴贴纸,可以按照以下步骤进行:
1. 安装dlib库和其他必要的Python库,如numpy、opencv等。
2. 使用dlib库中的人脸检测器定位人脸。可以使用dlib的HOG人脸检测器或者深度学习人脸检测器。
3. 对于每个检测到的人脸,使用dlib库中的关键点检测器定位嘴巴。dlib的关键点检测器能够检测出人脸上的68个关键点,其中包括嘴巴。
4. 根据检测到的嘴巴关键点,将贴纸贴在嘴巴上。
具体实现可以参考以下代码:
```
import dlib
import cv2
import numpy as np
# 加载人脸检测器和关键点检测器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")
# 加载贴纸图片
sticker = cv2.imread("sticker.png", cv2.IMREAD_UNCHANGED)
# 读取视频流
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
# 读取一帧视频
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 人脸检测
faces = detector(gray, 0)
# 对每个人脸进行关键点检测并贴纸
for face in faces:
# 关键点检测
landmarks = predictor(gray, face)
# 获取嘴巴关键点坐标
mouth_pts = [(landmarks.part(i).x, landmarks.part(i).y) for i in range(48, 68)]
# 计算贴纸的大小和位置
mouth_width = abs(mouth_pts[0][0] - mouth_pts[-1][0])
mouth_height = int(mouth_width * sticker.shape[0] / sticker.shape[1])
x1 = mouth_pts[0][0] - int(mouth_width / 2)
x2 = x1 + mouth_width
y1 = mouth_pts[0][1] - int(mouth_height / 2)
y2 = y1 + mouth_height
# 调整贴纸的位置和大小
sticker_resized = cv2.resize(sticker, (mouth_width, mouth_height))
alpha = sticker_resized[:, :, 3] / 255.0
sticker_resized = sticker_resized[:, :, :3]
frame_roi = frame[y1:y2, x1:x2]
frame_roi = cv2.addWeighted(frame_roi, 1 - alpha, sticker_resized, alpha, 0)
frame[y1:y2, x1:x2] = frame_roi
# 显示视频流
cv2.imshow("Frame", frame)
if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
```
在上述代码中,我们首先加载了dlib的人脸检测器和关键点检测器,并使用OpenCV库读取了视频流。然后,在每帧视频中,我们对人脸进行检测,并对每个人脸进行关键点检测。接着,我们计算出贴纸的大小和位置,并将其贴在嘴巴上。最后,我们将处理后的视频流显示出来,并等待用户按下'q'键退出程序。