使用opencv对人脸图像进行仿射变换, 实现人脸对齐功能
人脸图像及68个面部关键点 仿射变换后人脸图像及关键点
仿射变换将原坐标(x, y)变换为新坐标(x', y')的计算方法:
Opencv仿射变换函数warpAffine:
//! warps the image using affine transformation void warpAffine( InputArray src, OutputArray dst, InputArray M, Size dsize, int flags=INTER_LINEAR, int borderMode=BORDER_CONSTANT, const Scalar& borderValue=Scalar());
参数:src - 输入图像
dst - 输出图像,图像大小为dsize
M - 2X3变换矩阵
dsize - 输出图像的大小
flags - 差值方法
borderMode - 像素填充方法,BORDER_CONSTANT表示固定值填充
borderValue - 填充的值
计算仿射变换矩阵函数getRotationMatrix2D:
Mat getRotationMatrix2D( Point2f center, double angle, double scale );
根据旋转中心, 旋转角度,缩放因子计算仿射变换矩阵。
//根据眼睛坐标对图像进行仿射变换 //src - 原图像 //landmarks - 原图像中68个关键点 Mat getwarpAffineImg(Mat &src, vector<Point2f> &landmarks) { Mat oral; src.copyTo(oral); for (int j = 0; j < landmarks.size(); j++) { circle(oral, landmarks[j], 2, Scalar(255, 0, 0)); } //计算两眼中心点,按照此中心点进行旋转, 第31个为左眼坐标,36为右眼坐标 Point2f eyesCenter = Point2f( (landmarks[31].x + landmarks[36].x) * 0.5f, (landmarks[31].y + landmarks[36].y) * 0.5f ); // 计算两个眼睛间的角度 double dy = (landmarks[36].y - landmarks[31].y); double dx = (landmarks[36].x - landmarks[31].x); double angle = atan2(dy, dx) * 180.0/CV_PI; // Convert from radians to degrees. //由eyesCenter, andle, scale按照公式计算仿射变换矩阵,此时1.0表示不进行缩放 Mat rot_mat = getRotationMatrix2D(eyesCenter, angle, 1.0); Mat rot; // 进行仿射变换,变换后大小为src的大小 warpAffine(src, rot, rot_mat, src.size()); vector<Point2f> marks; //按照仿射变换矩阵,计算变换后各关键点在新图中所对应的位置坐标。 for (int n = 0; n<landmarks.size(); n++) { Point2f p = Point2f(0, 0); p.x = rot_mat.ptr<double>(0)[0] *landmarks[n].x + rot_mat.ptr<double>(0)[1] * landmarks[n].y + rot_mat.ptr<double>(0)[2]; p.y = rot_mat.ptr<double>(1)[0] * landmarks[n].x + rot_mat.ptr<double>(1)[1] * landmarks[n].y + rot_mat.ptr<double>(1)[2]; marks.push_back(p); } //标出关键点 for (int j = 0; j < landmarks.size(); j++) { circle(rot, marks[j], 2, Scalar(0, 0, 255)); } return rot; }
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