有没有办法从face_recognition平滑人脸地标？也许通过PIL？

Question

我正在尝试制作一个可以使眼睛充满图像的眼睛替换程序。为了找到眼睛，我使用了Ageitgey的face_recognition。但是，眼睛的检测结果参差不齐。

（顺便说一句，我不是在谈论抗锯齿。稍后我将使用超级采样来解决）

这是我的一小段代码：

from PIL import Image, ImageDraw
import face_recognition

image = face_recognition.load_image_file("media/test_input_image.jpg")

face_landmark_list = face_recognition.face_landmarks(image)

for face_landmarks in face_landmark_list:
    pil_image = Image.fromarray(image)
    d = ImageDraw.Draw(pil_image, 'RGBA')

    d.polygon(face_landmarks["right_eye"], fill=(255, 0, 0, 255))

    pil_image.show()

示例：[丹尼尔惊讶地挑剔的眼睛]

我希望它看起来更平滑。我正在寻求实现左侧绿眼的功能，但目前正在实现右侧红眼的功能。 （用Gimp吸引了绿眼睛。）

所以，基本上，有没有办法从红色结果变为绿色？

Answer 1

方法1 ：（轻松）

• 使用二次或三次回归来拟合使用左/右和2个上点的曲线
• 对左/右和两个较低的点做同样的事情。
• 采样取决于每个采样点的数量。

示例python代码：

import numpy.polynomial.polynomial as poly
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Grab x, y coordinates from eyes in face_recognition result
# Here is the example point.
x = np.array([1, 2, 4, 5])
y = np.array([1, 1.5, 1.5, 1])

# x_new: upsampling 40 points from x
x_new = np.linspace(x[0], x[-1], num=len(x)*10)

coefs = poly.polyfit(x, y, 3)
y_new = poly.polyval(x_new, coefs)

plt.plot(x_new, y_new,'r-')
plt.plot(x,y,'o')
plt.show()

方法2 ：（困难）

• 使用dlib训练对象检测器仅检测超过6个点的眼睛，例如一只眼睛可获得64点，您将获得更流畅的效果。