Face Tracking

opencv, numpy, dlib

 

 

import cv2
import dlib
import sys
import numpy as np

#영상 해상도 조정 비율
scaler = 1

# 정면을 바라보는 얼굴을 인식하며,
# 일부 학습이 완료된 shape_predictor_68_face_landmarks.dat 를 사용한다.
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor('shape_predictor_68_face_landmarks.dat')

# load video
cap = cv2.VideoCapture('samples/man.mp4')
overlay_img = cv2.imread('samples/kakao.png', cv2.IMREAD_UNCHANGED)
while True:
  ret, img = cap.read()
  #다음 재생할 프레임이 없다면, While문 종료
  if not ret:
    break

# 영상의 회전각에 따라 얼굴 인식이 불가한 경우가 있으므로
# 영상이 -90 회전이 되어있는 경우 이미지를 90도 회전
  #img = cv2.transpose(img)
  #img = cv2.flip(img, 1)

#스케일 조정
  img = cv2.resize(img, (int(img.shape[1] * scaler), int(img.shape[0] * scaler)))
  ori = img.copy()
  
#detector 함수를 이용하여 img의 'frontal_face'를 찾는다.
  faces = detector(img)

  if len(faces) > 0:
    for i in list(faces):
      # 인식된 face에 box를 그린다
      img = cv2.rectangle(img,
                          pt1=(i.left(), i.top()),
                          pt2=(i.right(), i.bottom()),
                          color=(255, 255, 255),
                          thickness=2,
                          lineType=cv2.LINE_AA)

      # Head Shape
      dlip_shape = predictor(img, i)
      shape_2d = np.array([[p.x, p.y] for p in dlip_shape.parts()])

      # Head Size
      top_left = np.min(shape_2d, axis=0)
      bottom_right = np.max(shape_2d, axis=0)
      face_size = max(bottom_right - top_left)

      shape_index = 0
	  
      for s in shape_2d:
        cv2.circle(img,
                   center=tuple(s),
                   radius=1,
                   color=(255, 255, 255),
                   thickness=1,
                   lineType=cv2.LINE_AA)

        shape_index += 1
        cv2.putText(img,
                    '%d' %shape_index,
                    tuple(s),
                    fontFace=cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
                    fontScale=0.5,
                    color=(255, 255, 255),
                    thickness=1, lineType=cv2.LINE_AA)
                    
      # face의 중심점에 overlay_img를 그림
      center_x, center_y = np.mean(shape_2d, axis=0).astype(np.int)
      result = overlay_transparent(ori,
                                   overlay_img,
                                   center_x, center_y,
                                   overlay_size=(face_size, face_size))

      cv2.imshow('imgOverlay', result)

  cv2.imshow('img', img)
  cv2.waitKey(20)

 

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DevDiabloH/Facetracking_Python