树莓派上如何利用python+opencv+dlib实现嘴唇检测

小编给大家分享一下树莓派上如何利用python+opencv+dlib实现嘴唇检测，希望大家阅读完这篇文章之后都有所收获，下面让我们一起去探讨吧！

树莓派上利用python+opencv+dlib实现嘴唇检测

项目的目标是在树莓派上运行python代码以实现嘴唇检测，本来以为树莓派的硬件是可以流畅运行实时检测的，但是实验的效果表明树莓派实时检测是不可行，后面还需要改进。

实验的效果如下：

1、安装相关库文件

这里需要用的库有opencv，numpy，dlib。

1 安装opencv

pip3 install opencv-python

2 安装numpy

树莓派中自带了numpy库

pip3 install numpy

3 安装dlib

在树莓派的系统里面安装dlib比较简单，只需要pip install就可以了，但是在window系统中会有报错，这个时候我们就需要安装pip install dlib-19.17.99-cp37-cp37m-win_amd64.whl就可以了, 需要注意的是： 不同的python版本要安装对应版本的dlib，也就是后面的“cp37-cp37m”，查看对应python能安装的版本号，可以使用命令行：pip debug --verbose，可以显示合适的安装版本号。
在树莓派上我安装了cmake和dlib

pip3 install cmakepip3 install dlib

2、代码部分

dlib提取人脸特征中包含68个点

颚点= 0–16
右眉点= 17–21
左眉点= 22–26
鼻点= 27–35
右眼点= 36–41
左眼点= 42–47
口角= 48–60
嘴唇分数= 61–67

from gpiozero import LEDfrom time import sleepfrom subprocess import check_callimport cv2import numpy as npimport dlibprint(cv2.__version__)def search_cap_num():    for i in range(2000):        cap = cv2.VideoCapture(i)        cap_opened = cap.isOpened()        if cap_opened == True:            return i        cap_num = search_cap_num()cap = cv2.VideoCapture(cap_num)detector = dlib.get_frontal_face_detector()predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")# 规定上嘴唇和下嘴唇连线的路径lip_order_dlib = np.array([[48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 64, 63, 62, 61, 60, 48],                           [48, 59, 58, 57, 56, 55, 54, 64, 65, 66, 67, 60, 48]]) - 48lip_order_num = lip_order_dlib.shape[1]while 1:    landmarks_lip = []    ret, frame = cap.read()    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)    rects = detector(gray, 1)    print('faces number:' + str(len(rects)))    for (i, rect) in enumerate(rects):        # 标记人脸中的68个landmark点        landmarks = predictor(gray, rect)          for n in range(48, 68):            x = landmarks.part(n).x            y = landmarks.part(n).y            landmarks_lip.append((x, y))            # cv2.circle(img=img, center=(x, y), radius=3, color=(0, 255, 0), thickness=-1)        for m in range(lip_order_num-1):            cv2.line(frame, landmarks_lip[lip_order_dlib[0][m]], landmarks_lip[lip_order_dlib[0][m+1]], color=(0, 255, 0), thickness=2, lineType=8)        for n in range(lip_order_num-1):            cv2.line(frame, landmarks_lip[lip_order_dlib[1][n]], landmarks_lip[lip_order_dlib[1][n+1]], color=(0, 255, 0), thickness=2, lineType=8)    cv2.imshow("face", frame)    if cv2.waitKey(1) & 0xff == ord('q'):        breakcap.release()cv2.destroyAllWindows()# check_call(['sudo', 'poweroff'])

3、实验效果

效果总体而言比较卡顿，感觉分析一张图片花费时间在秒量级上。
要是仅仅是显示摄像头的图片还是很快的，没有任何卡顿，也就是说如果代码中不存在rects = detector(gray, 1)这种获取人脸区域的检测命令，那么运行速度大大提高，后面需要思考怎么在人脸检测下提高代码运行速度。

看完了这篇文章，相信你对“树莓派上如何利用python+opencv+dlib实现嘴唇检测”有了一定的了解，如果想了解更多相关知识，欢迎关注编程网行业资讯频道，感谢各位的阅读！