mp.solutions.face_detection

时间: 2024-04-07 16:30:36 浏览: 115
7Z

face_detection

mp.solutions.face_detection 是指使用 Mediapipe 框架中的 face_detection 模块进行人脸检测。Mediapipe 是一个开源的跨平台框架，用于构建基于机器学习的应用程序。它提供了许多预训练的模型和工具，方便开发者进行各种计算机视觉和机器学习任务。在 face_detection 模块中，可以使用 Mediapipe 提供的 API 进行实时人脸检测，获取人脸位置、关键点等信息。具体的使用方法和代码实现可以参考 Mediapipe 的官方文档和示例代码。
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m

facedetection.m

如果你正在做有关有关人脸识别的项目，可以那我的这个来参考参考

import cv2 import mediapipe as mp mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils mp_drawing_styles = mp.solutions.drawing_styles mp_holistic = mp.solutions.holistic # For webcam input: filepath='F:\\video000\\ce.mp4' cap = cv2.VideoCapture(filepath) with mp_holistic.Holistic( min_detection_confidence=0.5, min_tracking_confidence=0.5) as holistic: while cap.isOpened(): success, image = cap.read() if not success: print("Ignoring empty camera frame.") # If loading a video, use 'break' instead of 'continue'. break # To improve performance, optionally mark the image as not writeable to # pass by reference. image.flags.writeable = False image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) results = holistic.process(image) # Draw landmark annotation on the image. image.flags.writeable = True image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2BGR) mp_drawing.draw_landmarks( image, results.face_landmarks, mp_holistic.FACEMESH_CONTOURS, landmark_drawing_spec=None, connection_drawing_spec=mp_drawing_styles .get_default_face_mesh_contours_style()) mp_drawing.draw_landmarks( image, results.pose_landmarks, mp_holistic.POSE_CONNECTIONS, landmark_drawing_spec=mp_drawing_styles .get_default_pose_landmarks_style()) # Flip the image horizontally for a selfie-view display. cv2.imshow('MediaPipe Holistic', cv2.flip(image, 1)) if cv2.waitKey(5) & 0xFF == 27: break cap.release() 在这段代码中引入注意力机制，使人体步态特征更好的提取

mp_drawing_styles = mp.solutions.drawing_styles mp_holistic = mp.solutions.holistic # For webcam input: filepath = 'F:\\video000\\ce.mp4' cap = cv2.VideoCapture(filepath) with mp_holistic.Holistic( ...

import cv2 import mediapipe as mp import time class FaceDetector(): def __init__(self, minDetectionCon=0.5): self.minDetectionCon = minDetectionCon self.mpFaceDetection = mp.solutions.face_detection self.mpDraw = mp.solutions.drawing_utils self.faceDetection = self.mpFaceDetection.FaceDetection(self.minDetectionCon) def findFaces(self, img, draw=True): imgRGB = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) self.results = self.faceDetection.process(imgRGB) # print(self.results) bboxs = [] if self.results.detections: for id, detection in enumerate(self.results.detections): bboxC = detection.location_data.relative_bounding_box ih, iw, ic = img.shape bbox = int(bboxC.xmin * iw), int(bboxC.ymin * ih), \ int(bboxC.width * iw), int(bboxC.height * ih) bboxs.append([id, bbox, detection.score]) if draw: img = self.fancyDraw(img,bbox) cv2.putText(img, f'{int(detection.score[0] * 100)}%', (bbox[0], bbox[1] - 20), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 2, (255, 0, 255), 2) return img, bboxs def fancyDraw(self, img, bbox, l=30, t=5, rt= 1): x, y, w, h = bbox x1, y1 = x + w, y + h cv2.rectangle(img, bbox, (255, 0, 255), rt) # Top Left x,y cv2.line(img, (x, y), (x + l, y), (255, 0, 255), t) cv2.line(img, (x, y), (x, y+l), (255, 0, 255), t) # Top Right x1,y cv2.line(img, (x1, y), (x1 - l, y), (255, 0, 255), t) cv2.line(img, (x1, y), (x1, y+l), (255, 0, 255), t) # Bottom Left x,y1 cv2.line(img, (x, y1), (x + l, y1), (255, 0, 255), t) cv2.line(img, (x, y1), (x, y1 - l), (255, 0, 255), t) # Bottom Right x1,y1 cv2.line(img, (x1, y1), (x1 - l, y1), (255, 0, 255), t) cv2.line(img, (x1, y1), (x1, y1 - l), (255, 0, 255), t) return img def main(): cap = cv2.VideoCapture("Videos/6.mp4") pTime = 0 detector = FaceDetector() while True: success, img = cap.read() img, bboxs = detector.findFaces(img) print(bboxs) cTime = time.time() fps = 1 / (cTime - pTime) pTime = cTime cv2.putText(img, f'FPS: {int(fps)}', (20, 70), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 3, (0, 255, 0), 2) cv2.imshow("Image", img) cv2.waitKey(1) if __name__ == "__main__": main() 给以上代码进行解析讲解，并告诉我代码的亮点和难点

self.results = self.faceDetection.process(imgRGB) bboxs = [] if self.results.detections: for id, detection in enumerate(self.results.detections): bboxC = detection.location_data.relative_bounding...

AttributeError: module 'mediapipe.python.solutions.holistic' has no attribute 'FaceLandmark'

with mp_hands.Hands() as hands, mp_face.FaceDetection() as face_detection, mp_holistic.Holistic() as holistic, mp_face_mesh.FaceMesh() as face_mesh: while True: # 从摄像头读取一帧图像 ret, image = ...
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Python库 | mediapipe-0.8.6.1-cp38-cp38-macosx_10_15_x86_64.whl

face_detection_model = face_detection.FaceDetection() # 读取图像或视频流 cap = cv2.VideoCapture('video.mp4') while cap.isOpened(): ret, frame = cap.read() if not ret: break # 将BGR图像转换为RGB...
zip

PyPI 官网下载 | mediapipe-0.8.6-cp39-cp39-win_amd64.whl

face_detection = mp_face_detection.FaceDetection() # 读取视频或图像 cap = cv2.VideoCapture(0) # 从摄像头读取 # cap = cv2.VideoCapture('video.mp4') # 从视频文件读取 while cap.isOpened(): ret, image ...
rar

python_python脸部识别_MEDIAPIPE_

mp_face_mesh = mp.solutions.face_mesh cap = cv2.VideoCapture(0) # 使用默认摄像头 with mp_face_mesh.FaceMesh(min_detection_confidence=0.5, min_tracking_confidence=0.5) as face_mesh: while cap.is...

mp_drawing.draw_landmarks

mp_face_mesh = mp.solutions.face_mesh # 加载图像 image = cv2.imread('test.jpg') # 初始化人脸关键点检测模型 with mp_face_mesh.FaceMesh( static_image_mode=True, max_num_faces=1, min_detection_...

运行这个程序出现AttributeError: partially initialized module 'mediapipe' has no attribute 'solutions' (most likely due to a circular import)

import mediapipe.solutions.face_detection as mp_face import mediapipe.solutions.iris as mp_iris import mediapipe as mp 2. 重新安装mediapipe库： 您可以通过pip卸载mediapipe库，然后重新安装最新版本...
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