使用dlib人脸关键点检测实现摄像头嘴巴内部轮廓彩色图片的代码,图片只包含轮廓内部区域
时间: 2024-02-23 19:02:24 浏览: 26
好的,以下是使用dlib人脸关键点检测实现摄像头嘴巴内部轮廓彩色图片的代码:
```python
import cv2
import dlib
import numpy as np
# 初始化dlib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")
# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
# 读取摄像头视频帧
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
# 将视频帧转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 使用dlib人脸检测器检测人脸
faces = detector(gray)
# 如果检测到人脸,则进行关键点检测
if len(faces) > 0:
# 取出第一个人脸
face = faces[0]
# 使用关键点检测器检测关键点
landmarks = predictor(gray, face)
# 将关键点转换为numpy数组
landmarks = np.array([[p.x, p.y] for p in landmarks.parts()])
# 获取嘴巴区域的关键点
mouth_landmarks = landmarks[48:68]
# 创建空白图像,大小与视频帧相同
mask = np.zeros(frame.shape[:2], dtype=np.uint8)
# 使用关键点创建嘴巴内部区域的掩码
cv2.drawContours(mask, [mouth_landmarks], -1, 255, -1)
# 将掩码应用到视频帧上,只保留嘴巴内部区域
mouth = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=mask)
# 显示结果
cv2.imshow("Mouth", mouth)
else:
# 如果没有检测到人脸,则显示原始视频帧
cv2.imshow("Mouth", frame)
# 等待按下ESC键退出程序
if cv2.waitKey(1) == 27:
break
# 释放摄像头并关闭窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
```
代码中使用了dlib的人脸检测器和关键点检测器来检测人脸和嘴巴区域的关键点,然后使用关键点创建嘴巴内部区域的掩码,最后将掩码应用到视频帧上,只保留嘴巴内部区域。运行代码后,将会打开摄像头,并显示嘴巴内部区域的彩色图像。