Question

我对C ++和Dlib都很陌生。我需要为浏览器开发一个面部标志检测器，并且想知道是否有人尝试用例如DLIB编译DLIB。 ASM.js在浏览器上工作。我没有在网上看到很多DLib面部标志性的现场演示。

追求这是一个值得的想法吗？如果是，有人可以指引我使用任何资源吗？

Answer 1

我在其中一个项目中也面临同样的问题。但是我成功地从浏览器dlib获得了具有里程碑意义的细节。

实际上我从用户那里获取图像并发送到服务器保存一个特定的文件夹。然后通过python触发dlib PHP代码，并将标记点详细信息作为json格式。一旦我们得到了一个细节，我们可以做任何事情。

想法是

输入图像文件 - ＆gt;发送到服务 - ＆gt;保存到文件夹 - ＆gt;触发dlib python脚本 - ＆gt;将点保存为json文件 - ＆gt;回应成功 - ＆gt;得到json

通过这种方式：

第1步： 首先在服务器上成功安装Dlip（首先测试本地服务器），没有任何错误。并检查它的运行没有错误。

第2步： 然后我们想从dlip面对地标。 dlip有一个示例脚本face_landmark_detection.py我们可以使用它。

我自定义的face_landmark_detection.py脚本这是保存点详细信息，作为特定路径中的json文件：

# python face_landmark_detection.py "predictor.dat" "folder/image.jpg" "folder/test.json" 

import dlib
import glob
import json
import os
from skimage import io
import sys



predictor_path = sys.argv[1]
#faces_folder_path = sys.argv[2]
image      = sys.argv[2]
json_path  = sys.argv[3]

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






img = io.imread(image)
dets = detector(img, 1)
print(dets);
print("Number of faces detected: {}".format(len(dets)))
for k, d in enumerate(dets):

    print("Detection {}: Left: {} Top: {} Right: {} Bottom: {}".format(
          k, d.left(), d.top(), d.right(), d.bottom()))

    # Get the landmarks/parts for the face in box d.
    shape = predictor(img, d)

    print("Part 0: {}, Part 1: {}, Part 3: {}  ...".format(shape.part(0),
          shape.part(1), shape.part(2), ))
    part1 = shape
    data = {}
    num = 0
    for n, p in enumerate(shape.parts()):
        n = format(n)
        p = format(p)
        p = p.split(",")
        x = p[0].split("(")
        x = x[1]
        y = p[1].split(" ")
        y = y[1].split(")")
        y = y[0]
        print(n, x, y)
        data[n] = {'x':x, 'y':y}
    out_file = open(json_path, "a")
    json.dump(data, out_file, sort_keys=True, indent=4)
    json_data = json.dumps(data, sort_keys=True);     
    print(json_data)

我的服务器php脚本。此脚本从浏览器获取图像并将其保存在某个文件夹中，并使用预测路径，图像路径，json路径参数触发face_landmark_detection.py。

server.php这样的文件

<?php

$target_dir = "/designing/face/uploads/";
$type = explode("/", $_FILES["file"]["type"]);
$type = $type[1];
$target_file = $target_dir . basename($_FILES["file"]["name"]);
$uploadOk = 1;
$imageFileType = pathinfo($target_file, PATHINFO_EXTENSION);
// Check if image file is a actual image or fake image
if (isset($_POST)) {
    $check = getimagesize($_FILES["file"]["tmp_name"]);
    if ($check !== false) {

        $uploadOk = 1;
    } else {

        $uploadOk = 0;
    }
}
// Check if file already exists
if (file_exists($target_file)) {
    unlink($target_file);
    $uploadOk = 1;
}
// Check file size
/* if ($_FILES["file"]["size"] > 500000) {
  echo "Sorry, your file is too large.";
  $uploadOk = 0;
  } */
// Allow certain file formats
if ($imageFileType != "jpg" && $imageFileType != "jpeg" && $imageFileType != "png") {
    echo "Sorry, only JPG, JPEG, PNG & GIF files are allowed.";
    $uploadOk = 0;
}

// Check if $uploadOk is set to 0 by an error
if ($uploadOk == 0) {
    echo "error";
// if everything is ok, try to upload file
} else {
    if (move_uploaded_file($_FILES["file"]["tmp_name"], $target_file)) {
        //chmod($target_file, 0777);
        //echo "The file ". basename( $_FILES["file"]["name"]). " has been uploaded.";

        if ($imageFileType == "png") {
            $image = imagecreatefrompng($target_file);
            $bg = imagecreatetruecolor(imagesx($image), imagesy($image));
            imagefill($bg, 0, 0, imagecolorallocate($bg, 255, 255, 255));
            imagealphablending($bg, TRUE);
            imagecopy($bg, $image, 0, 0, 0, 0, imagesx($image), imagesy($image));
            imagedestroy($image);
            $quality = 100; // 0 = worst / smaller file, 100 = better / bigger file 
            imagejpeg($bg, $target_file . ".jpg", $quality);
            imagedestroy($bg);
            unlink($target_file);
            $target_file = $target_file . ".jpg";
            //echo $target_file;
        }

        $json_file = fopen("/test/json/" . $_FILES["file"]["name"] . "_json.txt", "w");
        if ($json_file) {
            $command = 'python /face/face_landmark_detection.py "/face/predictor.dat" "' . $target_file . '" "/test/json/' . $_FILES["file"]["name"] . '_json.txt"';
            $output = shell_exec($command);
            if ($output) {
                //unlink($target_file);
                echo "ok";
            }
        }




        //echo $command;
    } else {
        echo "Sorry, there was an error uploading your file.";
    }
}
?>

和我的客户端（浏览器）端脚本一样

$('#file').change(function() {
    var formData = new FormData();
    formData.append('file', $('input[type=file]')[0].files[0]);
    img = $('input[type=file]')[0].files[0];
    file_name = img.name;
    console.log(file_name);
    var reader = new FileReader();
    reader.onload = function(readerEvt) {
        data_url = readerEvt.target.result;
    };
    reader.readAsDataURL(img);
    $.ajax({
        url: base_url + "server.php",
        type: 'POST',
        data: formData,
        success: function(data) {
            console.log(data);
            if (data === "ok") {
                getJson(data_url, file_name);
            } else {
                alert("something worng");
            }
        },
        cache: false,
        contentType: false,
        processData: false
    });
});
var pts;

function getJson(data_url, file_name) {
    console.log(file_name);
    var json_name = {
        'name': file_name
    };
    $.ajax({
        method: "POST",
        url: base_url + "get_json.php",
        crossDomain: true,
        data: json_name,
        dataType: 'JSON',
        success: function(data) {
            pts = data;
            console.log(pts);
            // alert(data_url);
        }
    });
}

一旦一切运行良好，我们得到一个带点数的json文件。我们可以用这些点在画布上玩我们想要的东西。首先，你必须了解整个过程。

我在这里直接粘贴我的演示代码。查看代码并更改所需内容（如路径，参数...）然后运行。

我成功地通过这些方式获取了我的虚拟面对项目的点数细节。我无法为您的演示提供我的项目网址，因为项目正在进行中。

Dlib for javascript

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