dlib를 사용하여 검출한 얼굴 랜드마크를 분리하여 보여주기

안녕하세요. 웹나우테스입니다.

이번 영상에서는 dlib를 사용하여 검출한 얼굴의 랜드마크를 분리하여 보여주는 코드를 설명합니다.

# 패키지 설치
# pip install dlib opencv-python
#
# 학습 모델 다운로드
# http://dlib.net/files/shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2
import dlib
import cv2 as cv
import numpy as np

detector = dlib.get_frontal_face_detector()

predictor = dlib.shape_predictor('shape_predictor_68_face_landmarks.dat')

cap = cv.VideoCapture(0)

# range는 끝값이 포함안됨
ALL = list(range(0, 68))
RIGHT_EYEBROW = list(range(17, 22))
LEFT_EYEBROW = list(range(22, 27))
RIGHT_EYE = list(range(36, 42))
LEFT_EYE = list(range(42, 48))
NOSE = list(range(27, 36))
MOUTH_OUTLINE = list(range(48, 61))
MOUTH_INNER = list(range(61, 68))
JAWLINE = list(range(0, 17))

index = ALL

while True:

ret, img_frame = cap.read()

img_gray = cv.cvtColor(img_frame, cv.COLOR_BGR2GRAY)

dets = detector(img_gray, 1)

for face in dets:

shape = predictor(img_frame, face) #얼굴에서 68개 점 찾기

list_points = []
for p in shape.parts():
list_points.append([p.x, p.y])

list_points = np.array(list_points)

for i,pt in enumerate(list_points[index]):

pt_pos = (pt[0], pt[1])
cv.circle(img_frame, pt_pos, 2, (0, 255, 0), -1)

cv.rectangle(img_frame, (face.left(), face.top()), (face.right(), face.bottom()),
(0, 0, 255), 3)

cv.imshow('result', img_frame)

key = cv.waitKey(1)

if key == 27:
break

elif key == ord('1'):
index = ALL
elif key == ord('2'):
index = LEFT_EYEBROW + RIGHT_EYEBROW
elif key == ord('3'):
index = LEFT_EYE + RIGHT_EYE
elif key == ord('4'):
index = NOSE
elif key == ord('5'):
index = MOUTH_OUTLINE+MOUTH_INNER
elif key == ord('6'):
index = JAWLINE

cap.release()