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使用dlib进行人脸检测和对齐

最近在配置人脸属性识别的服务，用过faceboxes_detector（faster rcnn的包），也用过face_recognition的，但是她们都没有做人脸对齐，而且检测人脸的范围也不太一样。

没有做人脸对齐的时候，使用属性识别模型，效果会较差。

后面查怎么进行人脸对齐，知道dlib可以做，而且这个包也能做人脸检测，那我就不需要再配置那么多用不到的包了，只用这个工具就行。

参考https://blog.csdn.net/superdont/article/details/126300274所写的

因为服务资源有限，不能上传太大的图像到model里，所以我对图像的尺寸做了限制。这就需要最后的结果要把真实坐标还原。

不过脸部的图像还是去原图里截取，可以更加清晰，不浪费高像素。

修改如下

步骤1：初始化

import dlib

# 构造检测器
 
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
 
# 载入模型
 
predictor  = dlib.shape_predictor('shape_predictor_68_face_landmarks.dat')

# 模型链接：https://pan.baidu.com/s/1Hp7IZnf2Wez_kYOYfToc_w 提取码：p8ps

步骤2：获取人脸框集合

def face_detect(image):
    """
    进行人脸检测
     Args:
      img:array
    输入：原图，opencv读取的bgr图片
    输出：人脸检测框位置，resize倍数
    """
    h,w = image.shape[:2]
    scale = max(h,w)/1000  # 上服务必须限制尺寸，太小的人脸可丢弃

    image = cv2.resize(image, (int(w/scale), int(h/scale)))
    
    detections = detector(image, 1)

    return detections, scale

步骤3：根据原始图像、人脸检测框位置，还原原图的人脸检测框坐标位置

步骤4：根据原始图像、人脸关键点获取人脸对齐结果

步骤5：查看对齐后的人脸图像

以上步骤全写在下面这个函数里

def get_face_attributes(image):
    result = []
    image_height, image_width, _ = image.shape
    detections, scale = face_detect(image)

    #构建一个dlib.rectangles对象
    #因为需要把计算好的原图坐标，做成rectangles格式，输入dlib.get_face_chips
    faceBoxs = dlib.rectangles() 
    face_dect_list = []

    #步骤3：根据原始图像、人脸检测框位置，还原原图的人脸检测框坐标位置
    for i in range(len(detections)):
        det_xmin = int(detections[i].left() * scale)
        det_ymin = int(detections[i].top() * scale)
        det_xmax = int(detections[i].right() * scale)
        det_ymax = int(detections[i].bottom() * scale)

        face_dect_list.append([det_xmin,det_ymin,det_xmax,det_ymax]) #原图坐标

        rectangle = dlib.rectangle(det_xmin, det_ymin, det_xmax, det_ymax)
        faceBoxs.append(rectangle) #新的rectangles格式坐标

   #构造容器
    faces = dlib.full_object_detections()
    
    #将所获取的人脸框集合，逐个放入容器faces中。
    for faceBox in faceBoxs:
 
        faces.append(predictor(image, faceBox)) 

    # 调用函数get_face_chips完成对人脸图像的对齐（倾斜校正）

    faces = dlib.get_face_chips(img, faces, size=256)

    i = 0

    for face in faces:

        face_image = np.array(face).astype(np.uint8)
        #可保存查看
        cv2.imwrite("result"+str(i)+".jpg",face_image)

        attributes_dict = {}

        #我需要做的人脸属性检测，这里不展开
        attributes_dict = dete_attributes1(face_image,attributes_dict)
        attributes_dict = dete_attributes2(face_image,attributes_dict)
        attributes_dict = dete_attributes3(face_image,attributes_dict)
        person_dict = {"face_loc":face_dect_list[i],"face_attributes":attributes_dict}

        result.append(person_dict)
        i+=1

    return result