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52번째 줄:
52번째 줄: − + − # 인식이 잘 되었는지 확인. 네모 그리기. 기존 이미지에 덧씌워 보여준다.+ − img = cv2.rectangle(img, pt1=(face.left(), face.top()), pt2=(face.right(), face.bottom()),+ − color=(255, 255, 255), # 색 지정이 가능하다.+ − thickness=2, # 두께지정+ − lineType=cv2.LINE_AA # 선의 타입 지정+ − )+ + 81번째 줄:
82번째 줄: − + − dlib_shape = predictor(img, face) # 특징점을 리턴받는다.+ − shape_2d = np.array([[p.x, p.y] for p in dlib_shape.parts()]) # 연산을 위해 배열로 저장.+ − for s in shape_2d: # 해당 좌표에 원 그리기. 68개의 특징점을 찾는다.+ − cv2.circle(img, center=tuple(s), radius=1, color=(255, 255, 255), thickness=2, lineType=cv2.LINE_AA)+
→얼굴 찾기
faces = detector(img) # 디텍터에 이미지를 넣어주어 얼굴을 찾는다.
faces = detector(img) # 디텍터에 이미지를 넣어주어 얼굴을 찾는다.
try:
try:
face = faces[0] # 인식된 얼굴 중 첫번째.
for face in faces:
# 인식이 잘 되었는지 확인. 네모 그리기. 기존 이미지에 덧씌워 보여준다.
img = cv2.rectangle(img, pt1=(face.left(), face.top()), pt2=(face.right(), face.bottom()),
color=(255, 255, 255), # 색 지정이 가능하다.
thickness=2, # 두께지정
lineType=cv2.LINE_AA # 선의 타입 지정
)
except: # 얼굴이 없으면 faces[0]에서 인덱스 에러가 뜬다. 그럴 땐 그냥 패스!
except: # 얼굴이 없으면 faces[0]에서 인덱스 에러가 뜬다. 그럴 땐 그냥 패스!
pass
pass
cv2.imshow('window', img) # 창에 해당하는 이미지를 띄운다.
cv2.imshow('window', img) # 창에 해당하는 이미지를 띄운다.
cv2.waitKey(1) # 1ms만큼 대기 해야 창이 제대로 열린다.
cv2.waitKey(1) # 1ms만큼 대기 해야 창이 제대로 열린다.
</syntaxhighlight>
</syntaxhighlight>
|-
|-
faces = detector(img) # 디텍터에 이미지를 넣어주어 얼굴을 찾는다.
faces = detector(img) # 디텍터에 이미지를 넣어주어 얼굴을 찾는다.
try:
try:
face = faces[0] # 인식된 얼굴 중 첫번째.
for face in faces:
dlib_shape = predictor(img, face) # 특징점을 리턴받는다.
shape_2d = np.array([[p.x, p.y] for p in dlib_shape.parts()]) # 연산을 위해 배열로 저장.
for s in shape_2d: # 해당 좌표에 원 그리기. 68개의 특징점을 찾는다.
cv2.circle(img, center=tuple(s), radius=1, color=(255, 255, 255), thickness=2, lineType=cv2.LINE_AA)
except:
except:
pass
pass