树莓派上利用python+opencv+dlib实现嘴唇检测的实现树莓派上利用python+opencv+dlib实

1、安装相关库文件
2、代码部分
3、实验效果

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：

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1、安装相关库文件这里需要用的库有opencv，numpy，dlib。
1.1 安装opencv

pip3 install opencv-python

1.2 安装numpy
树莓派中自带了numpy库

pip3 install numpy

1.3 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

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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 icap_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).xy = landmarks.part(n).ylandmarks_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。
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