图像处理：使用Python+OpenFace实现人脸识别与关键点（Landmarks）检测

1、如何在Python上安装OpenFace

下载安装

1、首先需要下载OpenFace源码：

（Anaconda、 Git  等自行提前安装）

git clone https://github.com/cmusatyalab/openface.git

2、接着进入openface路径

cd openface

3、执行：

pip install -r requirements.txt

4、执行：

python setup.py install

需要说明的是，第3步，自动安装可能会很慢或出问题，可以（参考该文件内容）手动安装依赖项。

完成验证

安装完之后，可以在控制台中，进入python环境，然后导入openface的包看是否报错

可能会有确实其他包的报错，比如报缺少“opencv_python”，缺什么就装什么即可，知道不再报错。

模型  下载

进入

cd models

运行

./get-models.sh

或者手动下载(参考该文件内容)：

1、http://dlib.net/files/shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2

解压到：【*openface\models\dlib】目录下

2、https://storage.cmusatyalab.org/openface-models/nn4.small2.v1.t7

https://storage.cmusatyalab.org/openface-models/celeb-classifier.nn4.small2.v1.pkl

这两个放到【*openface\models\openface】目录下

2、用opencv实现一个实时摄像头获取画面的程序

import threadingimport cv2  class OpcvCapture(threading.Thread):    def __init__(self, win_name, cam_name):        super().__init__()        self.cam_name = cam_name        self.win_name = win_name     def run(self):        capture = cv2.VideoCapture(self.cam_name)        while (True):            # 获取一帧            ret, frame = capture.read()            cv2.imshow(self.win_name, frame)            cv2.waitKey(1)  if __name__ == "__main__":    camera1 = OpcvCapture("camera1", 1)    camera1.start()    run_code = 0

3、添加 人脸检测 和关键点识别代码

加载必要的数据和模型：

路径根据实际进行配置，或将【models】文件夹复制到项目所在位置

import osimport openface  fileDir = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__))modelDir = os.path.join(fileDir, 'models')dlibModelDir = os.path.join(modelDir, 'dlib') align = openface.AlignDlib(os.path.join(dlibModelDir, "shape_predictor_68_face_landmarks.dat"))

添加检测算法并绘制点

    def _detector(self, frame, mirror=False):        show_img = cv2.flip(frame, flipCode=1) if mirror else frame        rects = align.getAllFaceBoundingBoxes(show_img)        if len(rects) > 0:            bb = align.findLandmarks(show_img, rects[0])            for pt in bb:                cv2.circle(show_img, pt, 3, [0, 0, 255], thickness=-1)        return show_img

在获取到的帧上进行调用

在第二节的摄像头画面获取的程序中，每获取到一帧图像后调用检测算法，将返回的结果进行显示：

    #摄像头实时画面线程类的部分代码    def run(self):        capture = cv2.VideoCapture(self.cam_name)        while (True):            # 获取一帧            ret, frame = capture.read()            # 获取的帧送入检测，绘制检测结果后返回,自拍模式做镜像            show_img = self._detector(frame, mirror=True)            cv2.imshow(self.win_name, show_img)            cv2.waitKey(1)

最终效果：

完整代码：

#!/usr/bin/env python# -*- coding:utf-8 -*-# @FileName :opfacevideo.py# @Time :2020/6/20 16:23# @Author :Raink  import threadingimport cv2import osimport openface  fileDir = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__))modelDir = os.path.join(fileDir, 'models')dlibModelDir = os.path.join(modelDir, 'dlib') align = openface.AlignDlib(os.path.join(dlibModelDir, "shape_predictor_68_face_landmarks.dat"))  class OpcvCapture(threading.Thread):    def __init__(self, win_name, cam_name):        super().__init__()        self.cam_name = cam_name        self.win_name = win_name        # self.frame = np.zeros([400, 400, 3], np.uint8)     def run(self):        capture = cv2.VideoCapture(self.cam_name)        while (True):            # 获取一帧            ret, frame = capture.read()            # 获取的帧送入检测，绘制检测结果后返回,自拍模式做镜像            show_img = self._detector(frame, mirror=True)            cv2.imshow(self.win_name, show_img)            cv2.waitKey(1)     def _detector(self, frame, mirror=False):        show_img = cv2.flip(frame, flipCode=1) if mirror else frame        rects = align.getAllFaceBoundingBoxes(show_img)        if len(rects) > 0:            bb = align.findLandmarks(show_img, rects[0])            for pt in bb:                cv2.circle(show_img, pt, 3, [0, 0, 255], thickness=-1)        return show_img  if __name__ == "__main__":    camera1 = OpcvCapture("camera1", 1)    camera1.start()

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