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python - 我如何通过仿射变换在 opencv 中实现这一点？

coder 2023-08-14 原文

我想知道如何复制这张图片中正在做的事情:

分解:

  1. 使用 dlib(绿点)获取面部特征
  2. 旋转图像，使眼睛水平
  3. 通过平均最左边和最右边的界标(蓝点)找到面部的中点，并将图像放在 x 轴上居中
  4. 通过将眼睛中心放置在距离图像顶部 45% 的位置，将嘴巴中心放置在距离图像顶部 25% 的位置来固定沿 y 轴的位置

现在这就是我所拥有的:

我有点卡在第 3 步，我认为这可以通过仿射变换来完成吗？但是我完全被第 4 步难住了，我不知道如何实现它。

如果您需要我提供代码，请告诉我!

编辑:所以在看了@Gal Dreiman 的回答后，我能够将脸部完美地居中，这样蓝点就在我的图像的中心。

虽然当我实现他的回答的第二部分时，我最终得到了这样的结果:

我看到这些点已经被转换到正确的位置，但这并不是我想要的结果，因为它的倾斜非常明显。有什么想法吗？

编辑 2:

交换中心点的 x、y 坐标后，这就是我得到的:

最佳答案

正如我在第 3 部分看到的那样，最简单的方法是:

  1. 找出图片中的人脸:

    faces = faceCascade.detectMultiScale(
    gray,
    scaleFactor=1.1,
    minNeighbors=5,
    minSize=(30, 30),
    flags = cv2.cv.CV_HAAR_SCALE_IMAGE
)

  2. 为每个面计算中点:

    for (x, y, w, h) in faces:
    mid_x = x + int(w/2)
    mid_y = y + int(h/2)

  3. 仿射变换图像使您已经计算出的蓝点居中:

    height, width = img.shape
x_dot = ...
y_dot = ...

dx_dot = int(width/2) - x_dot
dy_dot = int(height/2) - y_dot

M = np.float32([[1,0,dx_dot],[0,1,dy_dot]])
dst = cv2.warpAffine(img,M,(cols,rows))

希望对您有所帮助。

编辑:

关于第 4 节: 为了拉伸(stretch)(调整大小)图像，您所要做的就是执行仿射变换。为了找到变换矩阵，我们需要输入图像中的三个点及其在输出图像中的对应位置。

    p_1 = [eyes_x, eye_y]
    p_2 = [int(width/2),int(height/2)] # default: center of the image
    p_3 = [mouth_x, mouth_y]

    target_p_1 = [eyes_x, int(eye_y * 0.45)]
    target_p_2 = [int(width/2),int(height/2)] # don't want to change
    target_p_3 = [mouth_x, int(mouth_y * 0.75)]

    pts1 = np.float32([p_1,p_2,p_3])
    pts2 = np.float32([target_p_1,target_p_2,target_p_3])

    M = cv2.getAffineTransform(pts1,pts2)

    output = cv2.warpAffine(image,M,(height,width))

清除事物:

  1. eye_x/eye_y 是眼睛中心的位置。
  2. 这同样适用于 mouth_x/mouth_y，用于嘴中心。
  3. target_p_1/2/3 是目标点。

编辑 2: 我看你有麻烦了，希望这次我的建议对你有用:

我能想到另一种方法。您可以通过指向 4 个点对图像进行某种“裁剪”，让我们将它们定义为包裹脸部的 4 个点，并根据它们的新位置更改图像透视图:

up_left = [x,y]
up_right = [...]
down_left = [...]
down_right = [...]

pts1 = np.float32([up_left,up_right,down_left,down_right])
pts2 = np.float32([[0,0],[300,0],[0,300],[300,300]])

M = cv2.getPerspectiveTransform(pts1,pts2)

dst = cv2.warpPerspective(img,M,(300,300))

所以您所要做的就是定义这 4 个点。我的建议是，计算面部周围的轮廓(您已经这样做了)，然后将 delta_x 和 delta_y(或减去)坐标添加。

关于python - 我如何通过仿射变换在 opencv 中实现这一点？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/43042275/

pythonopencvcodeimagesection

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