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news 2025/10/31 0:41:13
html5网站案例,自己做的网站怎么弄成app,信息发布类网站模板,wordpress安装好怎么设置在计算机视觉中，人脸关键点检测是很多应用的基础：表情识别、3D 动作捕捉、AR 滤镜、人机交互……都需要知道人脸上五官和轮廓的位置。 谷歌的 MediaPipe 提供了高效的人脸关键点检测模型（FaceLandmarker），可以在实时视…

在计算机视觉中，人脸关键点检测是很多应用的基础：表情识别、3D 动作捕捉、AR 滤镜、人机交互……都需要知道人脸上五官和轮廓的位置。
谷歌的 MediaPipe 提供了高效的人脸关键点检测模型（FaceLandmarker），可以在实时视频流上运行。本文将基于 MediaPipe，构建一个 FrameObject 类，实现四种人脸可视化方式，并拼接成一个四宫格输出。

1. 背景知识：MediaPipe FaceLandmarker

MediaPipe 的 FaceLandmarker 能够检测出人脸 468 个关键点，并支持：

  • blendshapes 表情系数（微表情分析）

  • 3D transformation matrix（姿态估计）

它不仅能找到五官（眼睛、鼻子、嘴巴），还能绘制完整的面部网格，非常适合做实时 AR 应用。

2. 四宫格效果展示

本文代码会生成一个四宫格图像：

  • 左上：原始视频帧

  • 右上：点位覆盖（绿色小圆点叠加在人脸上）

  • 左下：点位连成网格（脸部 3D 拓扑结构）

  • 右下：抠出脸部区域（使用凸包作为轮廓）

这样既能直观看到模型的检测效果，也能快速应用到不同的业务场景。

3. 核心代码解析

(1) 初始化 FaceLandmarker

base_options = python.BaseOptions(model_asset_path="face_landmarker.task") options = vision.FaceLandmarkerOptions( base_options=base_options, output_face_blendshapes=True, output_facial_transformation_matrixes=True, num_faces=1 ) self.detector = vision.FaceLandmarker.create_from_options(options)

  • output_face_blendshapes=True → 获取表情系数（可做表情识别）

  • num_faces=1 → 限制检测单人脸，提升性能

(2) 点位绘制

for landmark in face_landmarks: x = int(landmark.x * w) y = int(landmark.y * h) cv2.circle(overlay, (x, y), 2, (0, 255, 0), -1)

每个 landmark 都是归一化坐标（0~1），需乘上图像宽高后绘制小圆点。

(3) 网格绘制

solutions.drawing_utils.draw_landmarks( image=connected_mesh, landmark_list=face_landmarks_proto, connections=mp.solutions.face_mesh.FACEMESH_TESSELATION, landmark_drawing_spec=None, connection_drawing_spec=mp.solutions.drawing_styles.get_default_face_mesh_tesselation_style() )

这里使用了 MediaPipe 内置的 FACEMESH_TESSELATION（468 点三角网格）。效果类似于 3D 建模的线框图。

(4) 脸部抠出

points_array = np.array(points, dtype=np.int32) hull = cv2.convexHull(points_array) mask = np.zeros((h, w), dtype=np.uint8) cv2.fillConvexPoly(mask, hull, 255) face_extracted = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=mask)

  • 先取 landmark 点，计算凸包（Convex Hull）

  • 生成掩码，提取人脸区域

  • 轮廓线用绿色标注

(5) 四宫格拼接

top_row = np.hstack([top_left, top_right]) bottom_row = np.hstack([bottom_left, bottom_right]) result = np.vstack([top_row, bottom_row])

再加上分隔线和标题文字，最终形成直观的四宫格效果。

4. 应用场景

import cv2
import numpy as np
import mediapipe as mp
from mediapipe import solutions
from mediapipe.framework.formats import landmark_pb2
from mediapipe.tasks import python
from mediapipe.tasks.python import visionclass FrameObject:def __init__(self, model_path="文件路径/face_landmarker.task"):"""初始化 Mediapipe FaceLandmarker"""base_options = python.BaseOptions(model_asset_path=model_path)options = vision.FaceLandmarkerOptions(base_options=base_options,output_face_blendshapes=True,output_facial_transformation_matrixes=True,num_faces=1)self.detector = vision.FaceLandmarker.create_from_options(options)def _create_landmark_overlay(self, frame, detection_result):"""创建只有点位的覆盖层"""if not detection_result.face_landmarks:return np.zeros_like(frame)overlay = np.zeros_like(frame)h, w = frame.shape[:2]for face_landmarks in detection_result.face_landmarks:for landmark in face_landmarks:x = int(landmark.x * w)y = int(landmark.y * h)cv2.circle(overlay, (x, y), 2, (0, 255, 0), -1)return overlaydef _create_connected_mesh(self, frame, detection_result):"""创建点连网格"""if not detection_result.face_landmarks:return np.zeros_like(frame)connected_mesh = np.zeros_like(frame)for face_landmarks in detection_result.face_landmarks:face_landmarks_proto = landmark_pb2.NormalizedLandmarkList()face_landmarks_proto.landmark.extend([landmark_pb2.NormalizedLandmark(x=lm.x, y=lm.y, z=lm.z)for lm in face_landmarks])# 只绘制网格连接线solutions.drawing_utils.draw_landmarks(image=connected_mesh,landmark_list=face_landmarks_proto,connections=mp.solutions.face_mesh.FACEMESH_TESSELATION,landmark_drawing_spec=None,connection_drawing_spec=mp.solutions.drawing_styles.get_default_face_mesh_tesselation_style())return connected_meshdef _create_mesh_overlay(self, frame, detection_result):"""将网格覆盖在原帧上"""if not detection_result.face_landmarks:return frame.copy()mesh_overlay = frame.copy()for face_landmarks in detection_result.face_landmarks:face_landmarks_proto = landmark_pb2.NormalizedLandmarkList()face_landmarks_proto.landmark.extend([landmark_pb2.NormalizedLandmark(x=lm.x, y=lm.y, z=lm.z)for lm in face_landmarks])# 绘制网格连接线（使用半透明效果）solutions.drawing_utils.draw_landmarks(image=mesh_overlay,landmark_list=face_landmarks_proto,connections=mp.solutions.face_mesh.FACEMESH_TESSELATION,landmark_drawing_spec=None,connection_drawing_spec=mp.solutions.drawing_utils.DrawingSpec(color=(0, 255, 0), thickness=1, circle_radius=1))return mesh_overlaydef _extract_face_region(self, frame, detection_result):"""抠出脸部区域"""if not detection_result.face_landmarks:return np.zeros_like(frame)h, w = frame.shape[:2]face_extracted = np.zeros_like(frame)for face_landmarks in detection_result.face_landmarks:# 创建脸部轮廓的凸包points = []for landmark in face_landmarks:x = int(landmark.x * w)y = int(landmark.y * h)points.append([x, y])if len(points) > 2:points_array = np.array(points, dtype=np.int32)# 使用凸包来获取脸部轮廓hull = cv2.convexHull(points_array)# 创建脸部掩码mask = np.zeros((h, w), dtype=np.uint8)cv2.fillConvexPoly(mask, hull, 255)# 应用掩码提取脸部face_extracted = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=mask)# 可选：在提取的脸部周围绘制轮廓cv2.drawContours(face_extracted, [hull], -1, (0, 255, 0), 2)return face_extracteddef do(self, frame, device=None):"""处理单帧图像，返回四宫格结果"""if frame is None:return None# 转换为RGBrgb_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)mp_image = mp.Image(image_format=mp.ImageFormat.SRGB, data=rgb_frame)# 检测人脸关键点try:detection_result = self.detector.detect(mp_image)except:# 如果检测失败，返回原始帧return frame# 创建四个不同的视图h, w = frame.shape[:2]# 左上：原帧top_left = frame.copy()# 右上：点位覆盖原帧（原来的中间向右挪）top_right = frame.copy()overlay = self._create_landmark_overlay(frame, detection_result)top_right = cv2.addWeighted(top_right, 0.7, overlay, 0.3, 0)# 左下：点连网格bottom_left = self._create_connected_mesh(frame, detection_result)# 右下：脸部抠出bottom_right = self._extract_face_region(frame, detection_result)# 创建顶部行（原帧、点位覆盖原帧）top_row = np.hstack([top_left, top_right])# 创建底部行（网格、脸部抠出）bottom_row = np.hstack([bottom_left, bottom_right])# 合并为最终结果result = np.vstack([top_row, bottom_row])# 添加分隔线cv2.line(result, (w, 0), (w, h*2), (255, 255, 255), 2)cv2.line(result, (0, h), (w*2, h), (255, 255, 255), 2)# 添加标题titles = ["Original", "Landmarks Overlay", "Mesh Only", "Face Extracted"]for i, title in enumerate(titles):x_pos = (i % 2) * w + 10y_pos = (i // 2) * h + 30cv2.putText(result, title, (x_pos, y_pos), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (255, 255, 255), 2)return result

  1. 视频会议美颜 / 虚拟背景
    利用人脸抠出和网格，结合滤镜渲染。

  2. 表情识别 / 情绪分析
    使用 blendshapes 系数，分析表情变化。

  3. AR 滤镜 / 虚拟试妆
    通过关键点和网格，实时叠加贴纸或化妆效果。

  4. 3D 动作捕捉
    利用 transformation matrix，将人脸运动映射到虚拟角色。

5. 总结

本文基于 MediaPipe FaceLandmarker，实现了一个 人脸关键点四宫格可视化工具。它不仅能帮助开发者直观理解检测结果，还能快速扩展到 AR、表情识别、抠图等应用场景。

下一步可以尝试：

  • 实时摄像头输入（OpenCV VideoCapture）

  • 多人脸检测（设置 num_faces > 1）

  • 结合深度学习模型做情绪分类

http://www.dtcms.com/a/547738.html

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