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引言

人脸关键点检测是计算机视觉中的重要任务，广泛应用于人脸识别、表情分析、虚拟化妆等领域。本文将介绍如何使用Python中的Dlib库和OpenCV实现人脸68个关键点的检测，并绘制面部轮廓特征。

1.准备工作

首先需要安装必要的库：

pip install opencv-python numpy dlib

此外，还需要下载Dlib的预训练模型文件：

• shape_predictor_68_face_landmarks.dat

2.代码解析

2.1 导入必要的库

import numpy as np
import dlib
import cv2

2.2 定义绘制直线函数

def drawLine(start, end):"""连接指定范围内的关键点"""pts = shape[start:end]for l in range(1, len(pts)):ptA = tuple(pts[l - 1])ptB = tuple(pts[l])cv2.line(image, ptA, ptB, (0, 255, 0), 2)

这个函数用于连接一系列关键点，形成连续的线条，常用于绘制眉毛、下巴等轮廓。

• pts：从shape变量中切片获取从start到end索引之间的所有点，存储在pts中
• ptA是前一个点（当前点减1）
• ptB是当前点
• 将它们转换为元组形式（OpenCV的 line 函数需要坐标以元组形式传递

2.3 定义绘制凸包函数

def drawConvexHull(start, end):"""绘制指定范围内关键点的凸包"""Facial = shape[start:end+1]mouthHull = cv2.convexHull(Facial)cv2.drawContours(image, [mouthHull], -1, (0, 255, 0), 2)

凸包函数特别适合用于眼睛和嘴巴的轮廓绘制，因为它可以自动计算并连接最外围的点，形成闭合区域。

• Facial 存储从 start 到 end 的所有点（注意：end+1 是因为 Python 切片是左闭右开的）。
• cv2.convexHull(Facial) 是 OpenCV 提供的凸包计算函数

2.4 加载图像和模型

image = cv2.imread('face.png')
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
faces = detector(image, 0)
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")

2.5 关键点检测与绘制

for face in faces:shape = predictor(image, face)shape = np.array([[p.x, p.y] for p in shape.parts()])# 绘制眼睛和嘴巴的凸包drawConvexHull(36, 41)  # 右眼drawConvexHull(42, 47)  # 左眼drawConvexHull(48, 59)  # 嘴外drawConvexHull(60, 67)  # 嘴内# 绘制其他面部轮廓drawLine(0, 17)   # 下巴drawLine(17, 22)  # 左眉毛drawLine(22, 27)  # 右眉毛drawLine(27, 36)  # 鼻子

2.6 显示结果

cv2.imshow('Frame', image)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

结果显示如下：

3.68个关键点索引说明

Dlib的68点人脸关键点模型按照以下顺序排列：

1. 0-16: 下巴轮廓
2. 17-21: 左眉毛
3. 22-26: 右眉毛
4. 27-35: 鼻梁和鼻尖
5. 36-41: 左眼
6. 42-47: 右眼
7. 48-59: 外嘴唇
8. 60-67: 内嘴唇

4.应用场景

1. 人脸特征分析：通过关键点可以分析表情、年龄等特征
2. 虚拟化妆：在关键点确定的区域应用虚拟化妆效果
3. 人脸识别：作为人脸识别的预处理步骤
4. AR应用：在关键点上叠加虚拟物体

5.优化建议

1. 对于视频流处理，可以考虑使用更高效的检测算法
2. 添加异常处理，防止没有检测到人脸时程序崩溃
3. 可以添加参数调节功能，如线条颜色、粗细等

6. 结语

本文介绍了使用 Dlib 和 OpenCV 实现轮廓绘制的基本方法。通过简单的代码，我们就可以实现专业级的人脸特征分析功能。这为更复杂的人脸相关应用开发奠定了基础。

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