tensorflow.js 如何使用opencv.js通过面部特征点估算脸部姿态并绘制示意图

本文主要是介绍tensorflow.js 如何使用opencv.js通过面部特征点估算脸部姿态并绘制示意图,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

文章目录

  • 前言
  • 一、实现步骤
    • 1. 获取所需特征点的索引
    • 2. 使用opencv.js 计算俯仰角、水平角和翻滚角
      • cv.solvePnP介绍
      • cv.solvePnP原理
      • 运行代码查看效果
    • 3.绘制姿态示意直线
      • 添加canvas元素
      • 计算姿态直线坐标并绘制
  • 总结


前言

在计算机视觉领域,估算脸部姿态是一项具有挑战性但又极具应用前景的任务。通过识别脸部特征点,我们可以了解人脸的姿态,包括旋转角度、倾斜程度等信息。本文将介绍如何利用 TensorFlow.js 和 OpenCV.js 结合起来,实现通过面部特征点估算脸部姿态并绘制示意图的功能。


一、实现步骤

本文将基于文章如何使用tensorflow.js实现面部特征点检测中实现的人脸特征点检测继续根据人脸特征点实现人脸姿态的估计和绘制。

1. 获取所需特征点的索引

我们可以从示例项目看到注释的主要特征点索引如下:
请添加图片描述

2. 使用opencv.js 计算俯仰角、水平角和翻滚角

我们可以从示例项目看到计算的相关代码如下:

 var modelPoints = window.cv.matFromArray(6, 3, window.cv.CV_32F, [0.0,0.0,0.0, // Nose tip0.0,-330.0,-65.0, // Chin-225.0,170.0,-135.0, // Left eye left corner225.0,170.0,-135.0, // Right eye right corne-150.0,-150.0,-125.0, // Left Mouth corner150.0,-150.0,-125.0, // Right mouth corner]);var imagePoints = window.cv.matFromArray(6, 2, window.cv.CV_32F, [keyPoints[4].x,keyPoints[4].y, // Nose tipkeyPoints[152].x,keyPoints[152].y, // ChinkeyPoints[263].x,keyPoints[263].y, // Left eye left cornerkeyPoints[33].x,keyPoints[33].y, // Right eye right cornekeyPoints[308].x,keyPoints[308].y, // Left Mouth cornerkeyPoints[78].x,keyPoints[78].y, // Right mouth corner]);var focal_length = inputResolution.width;var center = [inputResolution.width / 2, inputResolution.height / 2];var cameraMatrix = window.cv.matFromArray(3, 3, window.cv.CV_64F, [focal_length,0,center[0],0,focal_length,center[1],0,0,1,]);// console.log("Camera Matrix", cameraMatrix.data64F);var distCoeffs = window.cv.matFromArray(4,1,window.cv.CV_64F,[0, 0, 0, 0]); // Assuming no lens distortionvar rvec = new window.cv.Mat(3, 1, window.cv.CV_64F);var tvec = new window.cv.Mat(3, 1, window.cv.CV_64F);let ret_val = window.cv.solvePnP(modelPoints,imagePoints,cameraMatrix,distCoeffs,rvec,tvec,false,window.cv.SOLVEPNP_ITERATIVE // flags);// console.log("-------ret_val--------");// console.log(ret_val);// console.log("-------rvecs--------");// console.log("rvecs.data64F", rvec.data64F);// console.log("tvecs.data64F", tvec.data64F);var rtn = getEulerAngle(rvec);var pitch = rtn[0]; // 俯仰角var yaw = rtn[1]; // 水平角var roll = rtn[2]; // 翻滚角// console.log("pitch:", pitch, "yaw:", yaw, "roll:", roll);

cv.solvePnP介绍

在计算机视觉领域,解决摄像头姿态估计(Camera Pose Estimation)问题是一项关键任务。摄像头姿态估计可以用于许多应用,例如增强现实、目标跟踪和三维重建等。OpenCV是一个广泛使用的开源计算机视觉库,其中的cv.solvePnP方法是用于解决摄像头姿态估计问题的重要工具。

cv.solvePnP方法是OpenCV库中的一个函数,用于估计摄像头的姿态。该方法可以通过已知的物体三维坐标和对应的图像中的二维坐标来计算摄像头的姿态。姿态包括摄像头的旋转和平移。

cv.solvePnP原理

cv.solvePnP方法的原理基于解决一种称为PnP问题(Perspective-n-Point Problem)的几何计算。该问题旨在通过已知的三维点和它们在图像中的投影来计算摄像头的姿态。具体来说,该方法利用了摄像头的投影模型和三维-二维点对之间的几何关系。

在解决PnP问题时,cv.solvePnP方法通常使用一种称为迭代最小化重投影误差(Iterative Minimization of Reprojection Error)的技术。该技术通过最小化实际观测到的图像点和由估计的摄像头姿态计算得到的投影点之间的误差来优化姿态估计。

cv.solvePnP方法在许多计算机视觉应用中都有广泛的应用,其中包括但不限于:
增强现实(AR):用于将虚拟对象准确地叠加到实际世界中。
目标跟踪:用于追踪目标物体的位置和姿态。
三维重建:用于从多个视角的图像中重建三维场景。

运行代码查看效果

npm i安装依赖
npm start运行代码
请添加图片描述

3.绘制姿态示意直线

添加canvas元素

请添加图片描述

计算姿态直线坐标并绘制

相关代码内容如下:

var noseEndPoint2D = new window.cv.Mat(1, 2, window.cv.CV_64F);var jacobian = new window.cv.Mat(imagePoints.rows * 2,13,window.cv.CV_64F);window.cv.projectPoints(window.cv.matFromArray(1, 3, window.cv.CV_64F, [0.0, 0.0, 1000.0]),rvec,tvec,cameraMatrix,distCoeffs,noseEndPoint2D,jacobian);// console.log(noseEndPoint2D);// 绘制线段,连接鼻尖和其它点var p1 = new window.cv.Point(Math.round(imagePoints.data32F[0]),Math.round(imagePoints.data32F[1]));var p2 = new window.cv.Point(Math.round(noseEndPoint2D.data64F[0]),Math.round(noseEndPoint2D.data64F[1]));var zeroMat = window.cv.Mat.zeros(inputResolution.height,inputResolution.width,window.cv.CV_8U);// console.log("p1", p1.x, p1.y);// console.log("p2", p2.x, p2.y);window.cv.line(zeroMat, p1, p2, new window.cv.Scalar(255, 0, 0), 2);window.cv.imshow("cv", zeroMat);

最终的效果如下
请添加图片描述


总结

感谢您看到这里,本文介绍了如何结合tensorflow.js 和 opencv.js通过面部特征点估算脸部姿态并绘制示意图,希望对您有所帮助,如果文章中存在任何问题、疏漏,或者您对文章有任何建议,请在评论区提出。


这篇关于tensorflow.js 如何使用opencv.js通过面部特征点估算脸部姿态并绘制示意图的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/887575

相关文章

Linux换行符的使用方法详解

《Linux换行符的使用方法详解》本文介绍了Linux中常用的换行符LF及其在文件中的表示,展示了如何使用sed命令替换换行符,并列举了与换行符处理相关的Linux命令,通过代码讲解的非常详细,需要的... 目录简介检测文件中的换行符使用 cat -A 查看换行符使用 od -c 检查字符换行符格式转换将

使用Jackson进行JSON生成与解析的新手指南

《使用Jackson进行JSON生成与解析的新手指南》这篇文章主要为大家详细介绍了如何使用Jackson进行JSON生成与解析处理,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 目录1. 核心依赖2. 基础用法2.1 对象转 jsON(序列化)2.2 JSON 转对象(反序列化)3.

使用Python实现快速搭建本地HTTP服务器

《使用Python实现快速搭建本地HTTP服务器》:本文主要介绍如何使用Python快速搭建本地HTTP服务器,轻松实现一键HTTP文件共享,同时结合二维码技术,让访问更简单,感兴趣的小伙伴可以了... 目录1. 概述2. 快速搭建 HTTP 文件共享服务2.1 核心思路2.2 代码实现2.3 代码解读3.

Elasticsearch 在 Java 中的使用教程

《Elasticsearch在Java中的使用教程》Elasticsearch是一个分布式搜索和分析引擎,基于ApacheLucene构建,能够实现实时数据的存储、搜索、和分析,它广泛应用于全文... 目录1. Elasticsearch 简介2. 环境准备2.1 安装 Elasticsearch2.2 J

使用C#代码在PDF文档中添加、删除和替换图片

《使用C#代码在PDF文档中添加、删除和替换图片》在当今数字化文档处理场景中,动态操作PDF文档中的图像已成为企业级应用开发的核心需求之一,本文将介绍如何在.NET平台使用C#代码在PDF文档中添加、... 目录引言用C#添加图片到PDF文档用C#删除PDF文档中的图片用C#替换PDF文档中的图片引言在当

Java中List的contains()方法的使用小结

《Java中List的contains()方法的使用小结》List的contains()方法用于检查列表中是否包含指定的元素,借助equals()方法进行判断,下面就来介绍Java中List的c... 目录详细展开1. 方法签名2. 工作原理3. 使用示例4. 注意事项总结结论:List 的 contain

C#使用SQLite进行大数据量高效处理的代码示例

《C#使用SQLite进行大数据量高效处理的代码示例》在软件开发中,高效处理大数据量是一个常见且具有挑战性的任务,SQLite因其零配置、嵌入式、跨平台的特性,成为许多开发者的首选数据库,本文将深入探... 目录前言准备工作数据实体核心技术批量插入:从乌龟到猎豹的蜕变分页查询:加载百万数据异步处理:拒绝界面

Android中Dialog的使用详解

《Android中Dialog的使用详解》Dialog(对话框)是Android中常用的UI组件,用于临时显示重要信息或获取用户输入,本文给大家介绍Android中Dialog的使用,感兴趣的朋友一起... 目录android中Dialog的使用详解1. 基本Dialog类型1.1 AlertDialog(

Python使用自带的base64库进行base64编码和解码

《Python使用自带的base64库进行base64编码和解码》在Python中,处理数据的编码和解码是数据传输和存储中非常普遍的需求,其中,Base64是一种常用的编码方案,本文我将详细介绍如何使... 目录引言使用python的base64库进行编码和解码编码函数解码函数Base64编码的应用场景注意

用js控制视频播放进度基本示例代码

《用js控制视频播放进度基本示例代码》写前端的时候,很多的时候是需要支持要网页视频播放的功能,下面这篇文章主要给大家介绍了关于用js控制视频播放进度的相关资料,文中通过代码介绍的非常详细,需要的朋友可... 目录前言html部分:JavaScript部分:注意:总结前言在javascript中控制视频播放