mediapipe facemesh

MediaPipe FaceMesh是一款功能强大的人脸识别和面部特征提取的开源工具，可用于各种应用，如虚拟现实、面部跟踪、表情识别等。该工具基于机器学习技术，使用卷积神经网络对人脸进行识别和追踪，并且能够准确地提取面部特征点，如眼睛、口唇、鼻子等。

相关问题

mediapipe facemesh实现3维人脸特效实例代码

以下是使用Mediapipe Facemesh实现3D人脸特效的示例代码：

import cv2
import mediapipe as mp
import numpy as np

# 初始化Mediapipe Facemesh
mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils
mp_face_mesh = mp.solutions.face_mesh

# 加载3D模型
obj_file = 'path/to/3d/model.obj'
mesh = pymesh.load_mesh(obj_file)

def draw_mesh(image, landmarks):
    # 绘制三角形网格
    for triangle in mesh.faces:
        pt1 = landmarks[triangle[0]]
        pt2 = landmarks[triangle[1]]
        pt3 = landmarks[triangle[2]]
        pt1 = (int(pt1.x), int(pt1.y))
        pt2 = (int(pt2.x), int(pt2.y))
        pt3 = (int(pt3.x), int(pt3.y))
        cv2.line(image, pt1, pt2, (0, 255, 0), 1)
        cv2.line(image, pt2, pt3, (0, 255, 0), 1)
        cv2.line(image, pt3, pt1, (0, 255, 0), 1)

def main():
    # 打开摄像头
    cap = cv2.VideoCapture(0)

    # 初始化Mediapipe Facemesh
    with mp_face_mesh.FaceMesh(min_detection_confidence=0.5, min_tracking_confidence=0.5) as face_mesh:
        while True:
            # 读取视频帧
            ret, image = cap.read()
            if not ret:
                break

            # 转换为RGB格式
            image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
            image.flags.writeable = False

            # 检测人脸关键点
            results = face_mesh.process(image)

            # 绘制关键点和三角形网格
            if results.multi_face_landmarks:
                for landmarks in results.multi_face_landmarks:
                    mp_drawing.draw_landmarks(image, landmarks)
                    draw_mesh(image, landmarks.landmark)

            # 转换为BGR格式
            image.flags.writeable = True
            image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2BGR)

            # 显示视频帧
            cv2.imshow('Facemesh 3D', image)
            if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
                break

    # 释放摄像头
    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()

if __name__ == '__main__':
    main()

注意：上述代码中的`pymesh`是一个Python库，用于加载和操作3D模型。在运行代码之前，请确保已安装此库。

mediapipe眼部

### MediaPipe 眼部检测与跟踪实现

MediaPipe 提供了一套强大的工具来执行面部特征点检测，其中包括眼部区域的精确识别和追踪。通过使用 `mediapipe` 库中的特定模块可以轻松完成这一任务。

为了启动基于 MediaPipe 的眼动追踪应用，需先安装并导入必要的 Python 包：

import mediapipe as mp
from mediapipe.tasks import python
from mediapipe.tasks.python import vision
import cv2
import numpy as np

接着定义一个函数来进行实时视频流的眼球位置监测。此过程涉及初始化 MediaPipe 面部网格模型，并利用摄像头捕获图像帧作为输入源。对于每一帧，程序会尝试定位眼睛的关键点坐标，并据此计算瞳孔中心的位置[^2]。

下面是一个简单的例子展示如何设置环境以及调用相应的 API 来获取双眼数据：

mp_face_mesh = mp.solutions.face_mesh
drawing_spec = mp.drawing_utils.DrawingSpec(thickness=1, circle_radius=1)

def detect_eyes(image):
    with mp_face_mesh.FaceMesh(
        static_image_mode=False,
        max_num_faces=1,
        refine_landmarks=True,
        min_detection_confidence=0.5) as face_mesh:

        results = face_mesh.process(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB))
        
        if not results.multi_face_landmarks:
            return None
        
        annotated_image = image.copy()
        for face_landmarks in results.multi_face_landmarks:
            # 绘制整个脸部轮廓
            mp.drawing.draw_landmarks(
                image=annotated_image,
                landmark_list=face_landmarks,
                connections=mp_face_mesh.FACEMESH_TESSELATION,
                landmark_drawing_spec=None,
                connection_drawing_spec=drawing_spec)
            
            # 获取左眼和右眼的具体地标索引列表
            left_eye_indices = list(set([i for i in range(362, 387)]))[:len(list(range(362, 387)))//2]
            right_eye_indices = list(set([i for i in range(145, 159)]))

            # 计算两眼中点位置
            leye_center = np.mean([(p.x * image.shape[1], p.y * image.shape[0]) 
                                  for idx, p in enumerate(face_landmarks.landmark) 
                                  if idx in left_eye_indices], axis=0).astype(int)
            reye_center = np.mean([(p.x * image.shape[1], p.y * image.shape[0])
                                 for idx, p in enumerate(face_landmarks.landmark)
                                 if idx in right_eye_indices], axis=0).astype(int)

            # 在图片上标记出两只眼睛的中心点
            cv2.circle(annotated_image, tuple(leye_center), radius=2, color=(0, 255, 0), thickness=-1)
            cv2.circle(annotated_image, tuple(reye_center), radius=2, color=(0, 255, 0), thickness=-1)

        return annotated_image

这段代码展示了怎样运用 MediaPipe 进行基本的眼睛检测工作流程。实际应用场景可能还需要进一步优化算法以适应不同的光照条件、角度变化等因素的影响[^3]。