官網(wǎng)地址：

https://github.com/google/mediapipehttps://github.com/google/mediapipe

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Mediapipe是google的一個開源項目，支持跨平臺的常用ML方案。項目主頁戳這里，可以看到很多常用的AI功能它都支持，舉幾個常用的例子:

人臉檢測

FaceMesh: 從圖像/視頻中重建出人臉的3D Mesh，可以用于AR渲染

人像分割: 從圖像/視頻中把人分割出來，可用于視頻會議，像Zoom/釘釘都有這樣的功能

手勢跟蹤：可以標(biāo)出21個關(guān)鍵點的3D坐標(biāo)

人體姿態(tài)估計: 可以給出33個關(guān)鍵點的3D坐標(biāo)

頭發(fā)上色：可以把頭發(fā)檢測出來，并圖上顏色

直接上demo：

import cv2 import mediapipe as mp import timeclass FaceMeshDetector():def __init__(self,staticMode=False,maxFaces=2,minDetectionCon=0.5,minTrackCon=0.5):self.staticMode = staticModeself.maxFaces = maxFacesself.minDetectionCon = minDetectionConself.minTrackCon = minTrackConself.mpDraw = mp.solutions.drawing_utilsself.mpFaceMesh = mp.solutions.face_meshself.faceMesh = self.mpFaceMesh.FaceMesh(self.staticMode,self.maxFaces,False,self.minDetectionCon,self.minTrackCon) # 一張臉顯示# 設(shè)置點的大小和半徑self.drawSpec = self.mpDraw.DrawingSpec(thickness=1, circle_radius=2)def findFaceMesh(self, img, draw=True):self.imgRGB = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)self.results = self.faceMesh.process(self.imgRGB)faces = []if self.results.multi_face_landmarks:for faceLms in self.results.multi_face_landmarks:if draw:self.mpDraw.draw_landmarks(img, faceLms, self.mpFaceMesh.FACEMESH_LEFT_EYEBROW, self.drawSpec,self.drawSpec) # 設(shè)置點的大小face =[]for id,lm in enumerate(faceLms.landmark):# print(lm)ih, iw, ic = img.shapex, y = int(lm.x * iw), int(lm.y * ih)#繪制出坐標(biāo)點的數(shù)字cv2.putText(img, str(id), (x, y), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 0.5, (0, 255, 0), 1)face.append([x,y])faces.append(face)return img,facesdef main():cap = cv2.VideoCapture("../videos/heng.mp4")pTime = 0detector = FaceMeshDetector(maxFaces=2)while True:success, img = cap.read()img,faces = detector.findFaceMesh(img,False) #True表示繪制人臉，False表示不繪制人臉if len(faces)!=0:print(faces[0])cTime = time.time()fps = 1 / (cTime - pTime)pTime = cTimecv2.putText(img, f'FPS{int(fps)}', (20, 70), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 3, (0, 255, 0), 3)cv2.imshow("Image", img)cv2.waitKey(1)if __name__ == "__main__":main()

效果：

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的mediapipe之人脸特征点468检测的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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