Создайте текстовый файл с массивом обнаружения лицевых меток. - PullRequest
Новая
       7

Создайте текстовый файл с массивом обнаружения лицевых меток.

0 голосов
/ 27 декабря 2018

Я пытаюсь создать приложение подкачки лица, для которого у меня есть код определения ориентира лица.Но, поскольку я новичок в мире программирования, я сделал свой код длиннее, чем нужно.Я знаю, есть какой-то короткий способ сделать это, я просто не знаю как.Так.вот мой код: 

predictor_path = "C:\\Users\\G7K4\\Desktop\\FinalFaceSwap\\shape_predictor_68_face_landmarks.dat"
filepath1 =  "C:\\Users\\G7K4\\Desktop\\FinalFaceSwap\\Image\\nil.jpg"

image1 = cv2.imread(filepath1)


detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor(predictor_path) 
dets1 = detector(image1)

for k, d in enumerate(dets1):
shape = predictor(img1, d)
#Detect 68 facial landmark points
vec = np.empty([68, 2], dtype = int)
for b in range(68):
    vec[b][0] = shape.part(b).x
    vec[b][1] = shape.part(b).y

#write the detected file in text file
with open("Model1.txt","w") as file:
    for i in range(len(vec)):
        outer=""
        outer += str(vec[i])
        file.write(outer)
        file.write("\n")

#read the text file and remove the brackets
with open("Model1.txt","r") as my_file:
    text=my_file.read()
    text= text.replace("[","")
    text= text.replace("]","")

#again write the file. 
with open("Model1.txt","w") as file:
    file.write(text)

#function for reading points from text file
def readPoints(path) :
    # Create an array of points.
    points = [];

    # Read points
    with open(path) as file :
        for line in file :
            x, y = line.split()
            points.append((int(x), int(y)))
    return points

Итак, здесь мне нужно обнаружить ориентиры на лице и прочитать их напрямую, чтобы их можно было использовать для смены лица.Или, если это невозможно, мне нужно определить ориентиры на лице и сразу записать их в текстовый файл без скобок, чтобы мне не приходилось читать и записывать текстовый файл дважды и снимать скобки.

Ответы [ 2 ]

0 голосов
/ 27 декабря 2018

Вам нужно записать данные матрицы в текстовом формате и удалить скобки позже.Вместо этого numpy уже предоставляет np.save() и np.load() методы для сериализации и десериализации.

Я предоставлю вам образец здесь, также эторекомендуется инкапсулировать ваши функции чтения и записи в отдельные методы, чтобы при изменении логики чтения / записи вам не приходилось сканировать весь код.

Создание случайных характерных точек лица: 

facial_points = np.zeros((68, 2), dtype=np.uint8)

# Fill in some absurd values:
for i in xrange(68):
    facial_points[i] = np.asarray([i, i%10])

Утилиты для чтения и записи данных: 

def serialize_feature_points(feature_points, file_path):
    np.save(file_path, feature_points)


def deserialize_feature_points(file_path):
    return np.load(file_path)

Время для некоторых действий: 

serialize_feature_points(facial_points, "feature_points1.npy")
print deserialize_feature_points("feature_points1.npy")

[[ 0  0]
 [ 1  1]
 [ 2  2]
 .... 
 [65  5]
 [66  6]
 [67  7]]
0 голосов
/ 27 декабря 2018

Существует пакет под названием imutils для работы с dlib facial landmark.Запустите pip install imutils, чтобы установить его.Вот короткий способ сделать это 

from imutils import face_utils

shape = predictor(img1, d)
shape = face_utils.shape_to_np(shape)

# access the x-coordinate point 20 
x_20 = shape[20][0]

# access the y-coordinate point 54 
y_54 = shape[54][1]
...