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dlibの顔ランドマーク検出プログラムでポイント座標位置を取得するにはどうすればよいですか？

顔のランドマークの位置を検出するための1つの例python dlibのプログラムがあります。 face_landmark_detection.py

このプログラムは、顔の特徴を検出し、元の写真のランドマークを点と線で示します。

各点の座標位置を取得できるのではないかと思います。 a（10、25）のように。 「a」は口の角を示します。

一度に1枚の画像を処理するようにプログラムを少し変更した後、detsとshapeの値を印刷しようとしましたが成功しませんでした。

>>>print(dets)
<dlib.dlib.rectangles object at 0x7f3eb74bf950>
>>>print(dets[0])
[(1005, 563) (1129, 687)]

顔のランドマークポイントを示す引数と引数のデータ型はまだ不明です。そしてここに簡略化されたコードがあります

import dlib
from skimage import io

#shape_predictor_68_face_landmarks.dat is the train dataset in the same directory
predictor_path = "shape_predictor_68_face_landmarks.dat"

detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor(predictor_path)
win = dlib.image_window()

#FDT.jpg is the picture file to be processed in the same directory
img = io.imread("FDT.jpg")

win.set_image(img)

dets = detector(img)

print("Number of faces detected: {}".format(len(dets)))
for k, d in enumerate(dets):
    print("Detection {}: Left: {} Top: {} Right: {} Bottom: {}".format(
        k, d.left(), d.top(), d.right(), d.bottom()))
    # Get the landmarks/parts for the face in box d.
    shape = predictor(img, d)
    #print(shape)
    print("Part 0: {}, Part 1: {} ...".format(shape.part(0),
                                              shape.part(1)))
# Draw the face landmarks on the screen.
win.add_overlay(shape)

win.add_overlay(dets)
dlib.hit_enter_to_continue()

--------------------------- 2016年3月10日に更新------------------ ---------

今日、私はpythonのhelp（）メソッドを覚えていて、それを試してみました。

>>>help(predictor)

Help on shape_predictor in module dlib.dlib object:

class shape_predictor(Boost.Python.instance)
 |  This object is a tool that takes in an image region containing 
some object and outputs a set of point locations that define the pose 
of the object. The classic example of this is human face pose 
prediction, where you take an image of a human face as input and are
expected to identify the locations of important facial landmarks such
as the corners of the mouth and eyes, tip of the nose, and so forth.

元のコードでは、変数shapeは予測子修正子法の出力です。

>>>help(shape)

形状の説明

class full_object_detection(Boost.Python.instance)
 |  This object represents the location of an object in an image along 
with the positions of each of its constituent parts.
----------------------------------------------------------------------
 |  Data descriptors defined here:
 |  
 |  num_parts
 |      The number of parts of the object.
 |  
 |  rect
 |      The bounding box of the parts.
 |  
 |  ----------------------------------------------------------------------

変数shapeは点の座標位置に関連しているようです。

>>>print(shape.num_parts)
68
>>>print(shape.rect)
[(1005, 563) (1129, 687)]

顔のランドマークポイントが68個あると思います。

>>> print(shape.part(68))
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
IndexError: Index out of range
>>> print(shape.part(65))
(1072, 645)
>>> print(shape.part(66))
(1065, 647)
>>> print(shape.part(67))
(1059, 646)

それが本当なら。残っている問題は、どの部分がどの顔のランドマークポイントに応答しているかということです。

feature-detectiondlib
5
randy Pen

コードを少し変更しました。

import dlib
import numpy as np
from skimage import io

predictor_path = "shape_predictor_68_face_landmarks.dat"

detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor(predictor_path)

img = io.imread("FDT.jpg")

dets = detector(img)

#output face landmark points inside retangle
#shape is points datatype
#http://dlib.net/python/#dlib.point
for k, d in enumerate(dets):
    shape = predictor(img, d)

vec = np.empty([68, 2], dtype = int)
for b in range(68):
    vec[b][0] = shape.part(b).x
    vec[b][1] = shape.part(b).y

print(vec)

これが出力です

[[1003  575]
 [1005  593]
 [1009  611]
 [1014  627]
 [1021  642]
 [1030  655]
 [1041  667]
 [1054  675]
 [1069  677]
 [1083  673]
 [1095  664]
 [1105  651]
 [1113  636]
 [1120  621]
 [1123  604]
 [1124  585]
 [1124  567]
 [1010  574]
 [1020  570]
 [1031  571]
 [1042  574]
 [1053  578]
 [1070  577]
 [1081  572]
 [1092  568]
 [1104  566]
 [1114  569]
 [1063  589]
 [1063  601]
 [1063  613]
 [1063  624]
 [1050  628]
 [1056  630]
 [1064  632]
 [1071  630]
 [1077  627]
 [1024  587]
 [1032  587]
 [1040  586]
 [1048  588]
 [1040  590]
 [1031  590]
 [1078  587]
 [1085  585]
 [1093  584]
 [1101  584]
 [1094  588]
 [1086  588]
 [1045  644]
 [1052  641]
 [1058  640]
 [1064  641]
 [1070  639]
 [1078  640]
 [1086  641]
 [1080  651]
 [1073  655]
 [1066  656]
 [1059  656]
 [1052  652]
 [1048  645]
 [1059  645]
 [1065  646]
 [1071  644]
 [1083  642]
 [1072  645]
 [1065  647]
 [1059  646]]

また、別のオープンソースプロジェクトOpenFaceがあります。これは、dlibに基づいており、各ポイントの相関部分を正面から説明しています。

画像を説明するURL

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randy Pen