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Python+Opencv實(shí)戰(zhàn)之人臉追蹤詳解

 更新時(shí)間：2021年11月26日 11:32:19   作者：盼小輝丶  
人臉處理是人工智能中的一個(gè)熱門話題，人臉處理可以使用計(jì)算機(jī)視覺算法從人臉中自動(dòng)提取大量信息。本文將展示OpenCV Python實(shí)現(xiàn)人臉追蹤的示例代碼，需要的可以參考一下

前言

人臉處理是人工智能中的一個(gè)熱門話題，人臉處理可以使用計(jì)算機(jī)視覺算法從人臉中自動(dòng)提取大量信息，例如身份、意圖和情感；而目標(biāo)跟蹤試圖估計(jì)目標(biāo)在整個(gè)視頻序列中的軌跡，其中只有目標(biāo)的初始位置是已知的，將這兩者進(jìn)行結(jié)合將產(chǎn)生許多有趣的應(yīng)用。由于外觀變化、遮擋、快速運(yùn)動(dòng)、運(yùn)動(dòng)模糊和比例變化等多種因素，人臉追蹤非常具有挑戰(zhàn)性。

人臉追蹤技術(shù)簡(jiǎn)介

基于判別相關(guān)濾波器 (discriminative correlation filter, DCF) 的視覺跟蹤器具有優(yōu)異的性能和較高的計(jì)算效率，可用于實(shí)時(shí)應(yīng)用程序。DCF 跟蹤器是一種非常流行的基于邊界框跟蹤的方法。

在 dlib 庫(kù)中實(shí)現(xiàn)了基于 DCF 的跟蹤器，可以很方便的將其用于對(duì)象跟蹤。在本文中，我們將介紹如何使用此跟蹤器進(jìn)行人臉和用戶選擇對(duì)象的跟蹤，這種方法也稱為判別尺度空間跟蹤器 (Discriminative Scale Space Tracker, DSST)，追蹤器僅需要輸入原始視頻和目標(biāo)初始位置的邊界框，然后跟蹤器自動(dòng)預(yù)測(cè)目標(biāo)的軌跡。

使用基于 dlib DCF 的跟蹤器進(jìn)行人臉跟蹤

在進(jìn)行人臉追蹤時(shí)，我們首先使用 dlib 人臉檢測(cè)器進(jìn)行初始化，然后使用基于 dlib DCF 的跟蹤器 DSST 進(jìn)行人臉跟蹤。調(diào)用以下函數(shù)初始化相關(guān)跟蹤器：

tracker = dlib.correlation_tracker()

這將使用默認(rèn)值 (filter_size = 6, num_scale_levels = 5, scale_window_size = 23, regularizer_space = 0.001, nu_space = 0.025, regularizer_scale = 0.001, nu_scale = 0.025, scale_pyramid_alpha = 1.020) 初始化跟蹤器。 filter_size 和 num_scale_levels 的值越大，跟蹤精度越高，但它需要算力也更大；filter_size 的推薦使用值為 5、6 和 7；num_scale_levels 的推薦使用值為 4、5 和 6。

使用 tracker.start_track() 可以開始跟蹤。在開始追蹤前，我們需要先執(zhí)行人臉檢測(cè)，并將檢測(cè)到的人臉位置傳遞給這個(gè)方法：

if tracking_face is False:
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 嘗試檢測(cè)人臉以初始化跟蹤器
    rects = detector(gray, 0)
    # 檢查是否檢測(cè)到人臉
    if len(rects) > 0:
        # 開始追蹤
        tracker.start_track(frame, rects[0])
        tracking_face = True

當(dāng)檢測(cè)到人臉后，人臉跟蹤器將開始跟蹤邊界框內(nèi)的內(nèi)容。為了更新被跟蹤對(duì)象的位置，需要調(diào)用 tracker.update() 方法：

tracker.update(frame)

tracker.update() 方法更新跟蹤器并返回衡量跟蹤器置信度的指標(biāo)，此指標(biāo)可用于使用人臉檢測(cè)重新初始化跟蹤器。

要獲取被跟蹤對(duì)象的位置，需要調(diào)用 tracker.get_position() 方法：

pos = tracker.get_position()

tracker.get_position() 方法返回被跟蹤對(duì)象的位置。最后，繪制人臉的預(yù)測(cè)位置：

cv2.rectangle(frame, (int(pos.left()), int(pos.top())), (int(pos.right()), int(pos.bottom())), (0, 255, 0), 3)

下圖中，顯示了人臉跟蹤算法的跟蹤效果過(guò)程：

在上圖中，可以看到算法當(dāng)前正在跟蹤檢測(cè)到的人臉，同時(shí)還可以按數(shù)字 1 以重新初始化跟蹤。

完整代碼

完整代碼如下所示，同時(shí)我們需要提供按下數(shù)字 1 時(shí)重新初始化跟蹤器的選項(xiàng)。

import cv2
import dlib

def draw_text_info():
    # 繪制文本的位置
    menu_pos_1 = (10, 20)
    menu_pos_2 = (10, 40)
    # 繪制菜單信息
    cv2.putText(frame, "Use '1' to re-initialize tracking", menu_pos_1, cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 255, 255))
    if tracking_face:
        cv2.putText(frame, "tracking the face", menu_pos_2, cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0))
    else:
        cv2.putText(frame, "detecting a face to initialize tracking...", menu_pos_2, cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5,
                    (0, 0, 255))

# 創(chuàng)建視頻捕獲對(duì)象
capture = cv2.VideoCapture(0)
# 加載人臉檢測(cè)器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
# 初始化追蹤器
tracker = dlib.correlation_tracker()
# 當(dāng)前是否在追蹤人臉
tracking_face = False

while True:
    # 捕獲視頻幀
    ret, frame = capture.read()
    # 繪制基本信息
    draw_text_info()
    
    if tracking_face is False:
        gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        # 嘗試檢測(cè)人臉以初始化跟蹤器
        rects = detector(gray, 0)
        # 通過(guò)判斷是否檢測(cè)到人臉來(lái)決定是否啟動(dòng)追蹤
        if len(rects) > 0:
            # Start tracking:
            tracker.start_track(frame, rects[0])
            tracking_face = True

    if tracking_face is True:
        # 更新跟蹤器并打印測(cè)量跟蹤器的置信度
        print(tracker.update(frame))
        # 獲取被跟蹤對(duì)象的位置
        pos = tracker.get_position()
        # 繪制被跟蹤對(duì)象的位置
        cv2.rectangle(frame, (int(pos.left()), int(pos.top())), (int(pos.right()), int(pos.bottom())), (0, 255, 0), 3)
    # 捕獲鍵盤事件
    key = 0xFF & cv2.waitKey(1)

    # 按 1 初始化追蹤器
    if key == ord("1"):
        tracking_face = False
    # 按 q 退出
    if key == ord('q'):
        break
    # 顯示結(jié)果
    cv2.imshow("Face tracking using dlib frontal face detector and correlation filters for tracking", frame)
# 釋放所有資源
capture.release()
cv2.destroyAllWindows()

使用基于 dlib DCF 的跟蹤器進(jìn)行對(duì)象跟蹤

除了人臉外，基于 dlib DCF 的跟蹤器可以用于跟蹤任意對(duì)象。接下來(lái)，我們使用鼠標(biāo)選擇要跟蹤的對(duì)象，并監(jiān)聽鍵盤事件，如果按 1，將開始跟蹤預(yù)定義邊界框內(nèi)的對(duì)象；如果按 2，預(yù)定義的邊界框?qū)⒈磺蹇?，跟蹤算法將停止，并等待用戶選擇另一個(gè)邊界框。

例如，我們對(duì)檢測(cè)小姐姐并不感興趣，而更喜歡貓，那么我們可以首先用鼠標(biāo)繪制矩形框選擇喵咪，然后按 1 開始追蹤小貓咪，如果我們想要追蹤其他物體，可以按 2 重新繪制矩形框并進(jìn)行追蹤。如下所示，我們可以看到算法跟蹤對(duì)象并進(jìn)行實(shí)時(shí)輸出：

完整代碼

完整代碼如下所示：

import cv2
import dlib

def draw_text_info():
    # 繪制文本的位置
    menu_pos_1 = (10, 20)
    menu_pos_2 = (10, 40)
    menu_pos_3 = (10, 60)
    # 菜單項(xiàng)
    info_1 = "Use left click of the mouse to select the object to track"
    info_2 = "Use '1' to start tracking, '2' to reset tracking and 'q' to exit"

    # 繪制菜單信息
    cv2.putText(frame, "Use '1' to re-initialize tracking", menu_pos_1, cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 255, 255))
    cv2.putText(frame, info_2, menu_pos_2, cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 255, 255))
    if tracking_state:
        cv2.putText(frame, "tracking", menu_pos_3, cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0))
    else:
        cv2.putText(frame, "not tracking", menu_pos_3, cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255))

# 用于保存要跟蹤的對(duì)象坐標(biāo)的結(jié)構(gòu)
points = []

def mouse_event_handler(event, x, y, flags, param):
    # 對(duì)全局變量的引用
    global points
    # 添加要跟蹤的對(duì)象的左上角坐標(biāo)
    if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:
        points = [(x, y)]
    # 添加要跟蹤的對(duì)象的右下角坐標(biāo)：
    elif event == cv2.EVENT_LBUTTONUP:
        points.append((x, y))
# 創(chuàng)建視頻捕獲對(duì)象
capture = cv2.VideoCapture(0)

# 窗口名
window_name = "Object tracking using dlib correlation filter algorithm"
# 創(chuàng)建窗口
cv2.namedWindow(window_name)
# 綁定鼠標(biāo)事件
cv2.setMouseCallback(window_name, mouse_event_handler)

# 初始化跟蹤器
tracker = dlib.correlation_tracker()
tracking_state = False
while True:
    # 捕獲視頻幀
    ret, frame = capture.read()
    # 繪制菜單項(xiàng)
    draw_text_info()

    # 設(shè)置并繪制一個(gè)矩形，跟蹤矩形框內(nèi)的對(duì)象
    if len(points) == 2:
        cv2.rectangle(frame, points[0], points[1], (0, 0, 255), 3)
        dlib_rectangle = dlib.rectangle(points[0][0], points[0][1], points[1][0], points[1][1])

    if tracking_face is True:
        # 更新跟蹤器并打印測(cè)量跟蹤器的置信度
        print(tracker.update(frame))
        # 獲取被跟蹤對(duì)象的位置
        pos = tracker.get_position()
        # 繪制被跟蹤對(duì)象的位置
        cv2.rectangle(frame, (int(pos.left()), int(pos.top())), (int(pos.right()), int(pos.bottom())), (0, 255, 0), 3)

    # 捕獲鍵盤事件
    key = 0xFF & cv2.waitKey(1)

    # 按下 1 鍵，開始追蹤
    if key == ord("1"):
        if len(points) == 2:
            # Start tracking:
            tracker.start_track(frame, dlib_rectangle)
            tracking_state = True
            points = []
    # 按下 2 鍵，停止跟蹤
    if key == ord("2"):
        points = []
        tracking_state = False
    # 按下 q 鍵，返回
    if key == ord('q'):
        break

    # 展示結(jié)果圖像
    cv2.imshow(window_name, frame)

# 釋放資源
capture.release()
cv2.destroyAllWindows()

小結(jié)

dlib 庫(kù)實(shí)現(xiàn)了基于 DCF 的跟蹤器，非常適合用于進(jìn)行人臉追蹤，使用 dlib.correlation_tracker() 函數(shù)初始化跟蹤器，tracker.start_track() 函數(shù)用于開始追蹤對(duì)象，tracker.update() 函數(shù)更新追蹤器并且返回追蹤器置信度，若要獲取被跟蹤對(duì)象的位置需要使用 tracker.get_position() 函數(shù)。

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