OpenCV实现人脸关键点可视化（绘制68点/106点）

Opencv做人脸关键点可视化

本文所用的文件和项目源码都已存放在百度云：

   链接：https://pan.baidu.com/s/1V6mJ7khatTWfj8inNEH5xw

   提取码：b50p

Opencv做人脸关键的可视化主要包括三部分，人脸的检测，关键点的检测，关键点的绘制。首先 人脸检测 可以根据自己的需要选择，我这里只是做一个示范，所以用的是Haar级联的人脸检测，如果需要更精准的检测，还是建议用深度学习的模型，关键点的检测用的是LBF的训练模型。

首先需要导入这几个头文件，opencv的hpp文件就不用说了，face.hpp是opencv_contrib库中的文件，如果使用的是windows简单版的opencv是不行的，这个一定要自己编译，如果不会编译，请参考我的另一篇博客，名字和连接如下：
Windows10  +VS2017+cmake 编译opencv4.1.0 + opencv_contrib4.1.0

   https://blog.csdn.net/weixin_45081640/article/details/104754568

   最后一个头文件是自己写的。代码如下：

   drawLandmarks.hpp

#pragma once
// Summary: 绘制人脸关键点和多边形线
// Author:  Amusi
// Date:    2018-03-20

#ifndef _renderFace_H_
#define _renderFace_H_

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;
using namespace std;

#define COLOR Scalar(255, 200, 0)

// drawPolyline通过连接开始和结束索引之间的连续点来绘制多边形线。
void drawPolyline
(
  Mat &im,
  const vector<Point2f> &landmarks,
  const int start,
  const int end,
  bool isClosed = false
)
{
    // 收集开始和结束索引之间的所有点
    vector <Point> points;
	for (int i = start; i <= end; i++)
		{
			points.push_back(cv::Point(landmarks[i].x, landmarks[i].y));
		}

    // 绘制多边形曲线
    polylines(im, points, isClosed, COLOR, 2, 16);
}

// 绘制人脸关键点
void drawLandmarks(Mat &im, vector<Point2f> &landmarks)
{
    // 在脸上绘制68点及轮廓（点的顺序是特定的，有属性的）
    if (landmarks.size() == 68)
    {
      drawPolyline(im, landmarks, 0, 16);           // Jaw line
      drawPolyline(im, landmarks, 17, 21);          // Left eyebrow
      drawPolyline(im, landmarks, 22, 26);          // Right eyebrow
      drawPolyline(im, landmarks, 27, 30);          // Nose bridge
      drawPolyline(im, landmarks, 30, 35, true);    // Lower nose
      drawPolyline(im, landmarks, 36, 41, true);    // Left eye
      drawPolyline(im, landmarks, 42, 47, true);    // Right Eye
      drawPolyline(im, landmarks, 48, 59, true);    // Outer lip
      drawPolyline(im, landmarks, 60, 67, true);    // Inner lip
    }
	else{
	    // 如果人脸关键点数不是68，则我们不知道哪些点对应于哪些面部特征。所以，我们为每个landamrk画一个圆圈。
	    for (int i = 0; i < landmarks.size(); i++)
	    {
	        circle(im, landmarks[i], 3, COLOR, FILLED);
	    }
	 }
	
	}

#endif // _renderFace_H_

下面的是faceMarkTest.cpp源文件的代码：

这几个路径记得改成自己的文件路径，文件可以在本文开始提供的百度云路径下下载，MP4文件自行搞定。随便一个有人脸正脸的就可以。

   faceMarkTest.cpp：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/face.hpp>
#include "drawLandmarks.hpp"
#include <iostream>


using namespace std;
using namespace cv;
using namespace cv::face;


int main(int argc, char** argv)
{
	// 加载人脸检测器（Face Detector）
	 // [1]Haar Face Detector
	 //CascadeClassifier faceDetector("haarcascade_frontalface_alt2.xml");
	 // [2]LBP Face Detector
	 CascadeClassifier faceDetector("F:\\BaiduNetdiskDownload\\Facemark_LBF\\lbpcascade_frontalface.xml");

	 // 创建Facemark类的对象
	 Ptr<Facemark> facemark = FacemarkLBF::create();

	 // 加载人脸检测器模型
	 facemark->loadModel("F:\\BaiduNetdiskDownload\\Facemark_LBF\\lbfmodel.yaml");

	 // 设置网络摄像头用来捕获视频
	 VideoCapture cam("F:\\BaiduNetdiskDownload\\Facemark_LBF\\2.mp4");

	 // 存储视频帧和灰度图的变量
	 Mat frame, gray;

	 // 读取帧
	 while (cam.read(frame))
	 {

		// 存储人脸矩形框的容器
		vector<Rect> faces;
	   // 将视频帧转换至灰度图, 因为Face Detector的输入是灰度图
		cvtColor(frame, gray, COLOR_BGR2GRAY);

		// 人脸检测
		faceDetector.detectMultiScale(gray, faces);

		// 人脸关键点的容器
		vector< vector<Point2f> > landmarks;

		// 运行人脸关键点检测器（landmark detector）
		bool success = facemark->fit(frame, faces, landmarks);

		if (success)
		{
		  // 如果成功, 在视频帧上绘制关键点
		   for (int i = 0; i < landmarks.size(); i++)
		   {
			   // 自定义绘制人脸特征点函数, 可绘制人脸特征点形状/轮廓
				drawLandmarks(frame, landmarks[i]);
			   // OpenCV自带绘制人脸关键点函数: drawFacemarks
				drawFacemarks(frame, landmarks[i], Scalar(0, 0, 255));
		   }

		 }

		// 显示结果
		imshow("Facial Landmark Detection", frame);

		// 如果按下ESC键, 则退出程序
		if (waitKey(1) == 27) break;

	  }
	return 0;
}
展示下效果：

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