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案例实战:用Python获取摄像头并实时控制人脸
来源: Python中文社区 李远君 作者:admin 时间:2019-04-11 09:40:56

  用Python获取摄像头并实时控制人脸的过程是如何实现的呢?我们来了解下实现的流程:


  从摄像头获取视频流,并转换为一帧一帧的图像,然后将图像信息传递给opencv这个工具库处理,返回灰度图像(就像你使用本地静态图片一样)


  程序启动后,根据监听器信息,使用一个while循环,不断的加载视频图像,然后返回给opencv工具呈现图像信息。


  创建一个键盘事件监听,按下"d"键,则开始执行面部匹配,并进行面具加载(这个过程是动态的,你可以随时移动)。


  面部匹配使用Dlib中的人脸检测算法来查看是否有人脸存在。如果有,它将为每个人脸创建一个结束位置,眼镜和烟卷会移动到那里结束。


  然后我们需要缩放和旋转我们的眼镜以适合每个人的脸。我们将使用从Dlib的68点模型返回的点集来找到眼睛和嘴巴的中心,并为它们之间的空间旋转。


  在我们实时获取眼镜和烟卷的最终位置后,眼镜和烟卷从屏幕顶部进入,开始匹配你的眼镜和嘴巴。假如没有人脸,程序会直接返回你的视频信息,不会有面具移动的效果。默认一个周期是4秒钟。然后你可以通过"d"键再次检测。程序退出使用"q"键。


  这里我将这个功能抽象成一个面具加载服务,请跟随我的代码一窥究竟吧。


  导入对应的工具包


用Python获取摄像头并实时控制人脸


  创建面具加载服务类DynamicStreamMaskService及其对应的初始化属性:


用Python获取摄像头并实时控制人脸


  按照上面介绍,我们先实现读取视频流转换图片的函数:


用Python获取摄像头并实时控制人脸


  接下来我们实现人脸定位函数,及眼镜和烟卷的定位:


用Python获取摄像头并实时控制人脸

用Python获取摄像头并实时控制人脸


  刚才我们提到了键盘监听事件,这里我们实现一下这个函数:


用Python获取摄像头并实时控制人脸


  接下来我们来实现加载面具信息的函数:


用Python获取摄像头并实时控制人脸


  上面基本的功能都实现了,我们该实现画图函数了,这个函数原理和之前我写的那篇用AI人脸识别技术实现抖音特效实现是一样的,这里我就不赘述了。


用Python获取摄像头并实时控制人脸


  既然是一个服务类,那该有启动与退出函数吧,最后我们来写一下吧。


  简单介绍一下这个start()函数, 启动后根据初始化监听信息,不断监听视频流,并将流信息通过opencv转换成图像展示出来。


  并且调用按键监听函数,不断的监听你是否按下"d"键进行面具加载,如果监听成功,则进行图像人脸检测,并移动面具.


  并持续一个周期的时间结束,面具此时会根据你的面部移动而移动。最终呈现文章顶部图片的效果.


用Python获取摄像头并实时控制人脸


  最后,让我们试试:


用Python获取摄像头并实时控制人脸


  写到这里,用Python获取摄像头并实时控制人脸的这个小功能就已经实现了,大家不妨来使用一下。


用Python获取摄像头并实时控制人脸


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