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使用边界框从图像中裁剪脸部

使用边界框从图像中裁剪脸部

互换的青春 2023-07-18 17:40:10
这是输入帧:我曾经RetinaFace从中检测所有面孔和一般 csv 文件。这是我的 csv 文件:,bbox,score,landmarks0,"[1811, 850, 1948, 1013]",0.999666452407836,"[[1828, 911], [1887, 913], [1841, 942], [1832, 974], [1876, 976]]"1,"[346, 1285, 503, 1468]",0.9996420145034791,"[[365, 1361], [424, 1348], [385, 1395], [390, 1426], [439, 1416]]"2,"[1543, 1418, 1702, 1618]",0.9995224475860591,"[[1578, 1514], [1647, 1498], [1619, 1554], [1610, 1585], [1658, 1572]]"(上面仅显示了部分行)。只是为了显示我的输出图像,其中 RetinaFace 检测到所有面部:但是我无法单独获取面部:frame = cv2.imread('input.jpg')x,y,w,h = [1811, 850, 1948, 1013] # one of the bounding boxesplt.imshow(frame[y:y+h, x:x+w])它没有给出正确的面部位置。我得到的输出是:
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2 回答

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墨色风雨

TA贡献1853条经验 获得超6个赞

我参考了retinaface代码,发现边界框是这样提取的:链接

x_min, y_min, x_max, y_max = annotation["bbox"]

使用与上述索引类似的索引对我来说效果非常好。

x,y,w,h = label
plt.imshow(frame[y:h, x:w])

//img1.sycdn.imooc.com//64b65e670001008b02200247.jpg

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反对 回复 2023-07-18
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森林海

TA贡献2011条经验 获得超2个赞

您尝试过它的张量流重新实现吗?其提取人脸功能直接返回检测到的人脸。此外,它还可以根据地标坐标来对齐检测到的人脸。


#!pip install retina-face

from retinaface import RetinaFace

import matplotlib.pyplot as plt

faces = RetinaFace.extract_faces("img.jpg", align = True)

for face in faces:

   plt.imshow(face)

   plt.show()


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反对 回复 2023-07-18
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