파 이 썬,사진 속 얼굴 비 주 얼 예측 실현

1.필요 한 도구
**Python 버 전:*3.5.4(64bit)
관련 모듈

opencv_python 모듈

sklearn 모듈

numpy 모듈

dlib 모듈

파 이 썬 자체 모듈

3.환경 구축
(1)해당 버 전의 Python 을 설치 하고 환경 변수 에 추가 합 니 다.
(2)pip 설치 관련 모듈 에서 언급 한 모듈.
예 를 들 면:

pip 설치 오류 가 발생 하면 스스로 도착 하 십시오:
http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/
pip 설치 오류 모듈 의 whl 파일 을 다운로드 하고 사용:
pip install whl 파일 경로+whl 파일 이름 설치.
예 를 들 면:
(관련 파일 에 dlib 라 이브 러 리 에 설 치 된 whl 파일 을 컴 파일 했 습 니 다.->이 라 이브 러 리 가 가장 설치 하기 어렵 기 때 문 입 니 다.)

참고 문헌 링크
[1]xxxPh.D.의 블 로그
http://www.learnopencv.com/computer-vision-for-predicting-facial-attractiveness/
[2]화남이공대학 모 실험실
http://www.hcii-lab.net/data/SCUT-FBP/EN/introduce.html
4.주요 사고
(1)모형 훈련
PCA 알고리즘 을 사용 하여 특징 을 압축 하여 낮 추 었 습 니 다.
그리고 랜 덤 숲 훈련 모형 으로
데 이 터 는 인터넷 에서 기원 되 었 는데 데이터 의'발원지'가 바로 화남이공대학 의 한 실험실 이 라 고 합 니 다.그래서 저 는 참고 문헌 에 이 실험실 의 링크 를 추가 한 것 입 니 다.
(2)얼굴 추출 포인트
주로 dlib 라 이브 러 리 를 사 용 했 습 니 다.
공식 적 으로 제공 하 는 모델 을 사용 하여 특징 추출 기 를 구축 하 다.
(3)특징 생 성
xxxPh.D.의 블 로 그 를 완전히 참고 하 였 습 니 다.
(4)비 주 얼 예측
이전의 데이터 와 모델 을 이용 하여 비 주 얼 예측 을 하 다.
사용 방식
특수 질환 자 는 자신의 비 주 얼 을 신중하게 예측 해 보 세 요.본인 은 비 주 얼 예측 결과 와 가 져 온 모든 부정적인 영향 에 대해 책임 을 지지 않 습 니 다!!
본론 으로 돌아가다.
환경 구축 완료 후 관련 파일 의 Face 압축 해제Value.rar 파일,cmd 창 을 압축 해제 후의*.py 파일 이 있 는 디 렉 터 리 로 전환 합 니 다.
예 를 들 면:

test 열기img 폴 더,얼굴 값 을 예측 해 야 할 사진 을 넣 고 test.jpg 로 이름 을 바 꿉 니 다.
예 를 들 면:

귀 찮 거나 다른 수요 가 있 으 면 스스로 수정 하 십시오.
getLandmarks.py 파일 의 13 번 째 줄 입 니 다.
마지막 으로 순서대로 실행:
train_model.py(내 모델 을 직접 사용 하려 면 이 단 계 를 무시 하 십시오)

#       
import numpy as np
from sklearn import decomposition
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.externals import joblib


#           
features_path = './data/features_ALL.txt'
ratings_path = './data/ratings.txt'

#     
#  500   
#    480        ， 20        
features = np.loadtxt(features_path, delimiter=',')
features_train = features[0: -20]
features_test = features[-20: ]
ratings = np.loadtxt(ratings_path, delimiter=',')
ratings_train = ratings[0: -20]
ratings_test = ratings[-20: ]

#     
#    PCA             。
#          20 ，         500 ，           ，       20   。
#          
pca = decomposition.PCA(n_components=20)
pca.fit(features_train)
features_train = pca.transform(features_train)
features_test = pca.transform(features_test)
regr = RandomForestRegressor(n_estimators=50, max_depth=None, min_samples_split=10, random_state=0)
regr = regr.fit(features_train, ratings_train)
joblib.dump(regr, './model/face_rating.pkl', compress=1)

#            
print('Generate Model Successfully!')

getLandmarks.py

#          
import cv2
import dlib
import numpy


#     
PREDICTOR_PATH = './model/shape_predictor_68_face_landmarks.dat'
#   dlib   frontal_face_detector       
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
#                 
predictor = dlib.shape_predictor(PREDICTOR_PATH)
face_img = cv2.imread("test_img/test.jpg")
#   detector      ，rects      
rects = detector(face_img, 1)
#        
if len(rects) >= 1:
	print("{} faces detected".format(len(rects)))
else:
	print('No faces detected')
	exit()
with open('./results/landmarks.txt', 'w') as f:
	f.truncate()
	for faces in range(len(rects)):
		#   predictor         
		landmarks = numpy.matrix([[p.x, p.y] for p in predictor(face_img, rects[faces]).parts()])
		face_img = face_img.copy()
		#   enumerate                 
		for idx, point in enumerate(landmarks):
			pos = (point[0, 0], point[0, 1])
			f.write(str(point[0, 0]))
			f.write(',')
			f.write(str(point[0, 1]))
			f.write(',')
		f.write('
')
	f.close()
#      
print('Get landmarks successfully')

getFeatures.py

#       
#            
import math
import numpy
import itertools


def facialRatio(points):
	x1 = points[0]
	y1 = points[1]
	x2 = points[2]
	y2 = points[3]
	x3 = points[4]
	y3 = points[5]
	x4 = points[6]
	y4 = points[7]
	dist1 = math.sqrt((x1-x2)**2 + (y1-y2)**2)
	dist2 = math.sqrt((x3-x4)**2 + (y3-y4)**2)
	ratio = dist1/dist2
	return ratio


def generateFeatures(pointIndices1, pointIndices2, pointIndices3, pointIndices4, allLandmarkCoordinates):
	size = allLandmarkCoordinates.shape
	if len(size) > 1:
		allFeatures = numpy.zeros((size[0], len(pointIndices1)))
		for x in range(0, size[0]):
			landmarkCoordinates = allLandmarkCoordinates[x, :]
			ratios = []
			for i in range(0, len(pointIndices1)):
				x1 = landmarkCoordinates[2*(pointIndices1[i]-1)]
				y1 = landmarkCoordinates[2*pointIndices1[i] - 1]
				x2 = landmarkCoordinates[2*(pointIndices2[i]-1)]
				y2 = landmarkCoordinates[2*pointIndices2[i] - 1]
				x3 = landmarkCoordinates[2*(pointIndices3[i]-1)]
				y3 = landmarkCoordinates[2*pointIndices3[i] - 1]
				x4 = landmarkCoordinates[2*(pointIndices4[i]-1)]
				y4 = landmarkCoordinates[2*pointIndices4[i] - 1]
				points = [x1, y1, x2, y2, x3, y3, x4, y4]
				ratios.append(facialRatio(points))
			allFeatures[x, :] = numpy.asarray(ratios)
	else:
		allFeatures = numpy.zeros((1, len(pointIndices1)))
		landmarkCoordinates = allLandmarkCoordinates
		ratios = []
		for i in range(0, len(pointIndices1)):
			x1 = landmarkCoordinates[2*(pointIndices1[i]-1)]
			y1 = landmarkCoordinates[2*pointIndices1[i] - 1]
			x2 = landmarkCoordinates[2*(pointIndices2[i]-1)]
			y2 = landmarkCoordinates[2*pointIndices2[i] - 1]
			x3 = landmarkCoordinates[2*(pointIndices3[i]-1)]
			y3 = landmarkCoordinates[2*pointIndices3[i] - 1]
			x4 = landmarkCoordinates[2*(pointIndices4[i]-1)]
			y4 = landmarkCoordinates[2*pointIndices4[i] - 1]
			points = [x1, y1, x2, y2, x3, y3, x4, y4]
			ratios.append(facialRatio(points))
		allFeatures[0, :] = numpy.asarray(ratios)
	return allFeatures


def generateAllFeatures(allLandmarkCoordinates):
	a = [18, 22, 23, 27, 37, 40, 43, 46, 28, 32, 34, 36, 5, 9, 13, 49, 55, 52, 58]
	combinations = itertools.combinations(a, 4)
	i = 0
	pointIndices1 = []
	pointIndices2 = []
	pointIndices3 = []
	pointIndices4 = []
	for combination in combinations:
		pointIndices1.append(combination[0])
		pointIndices2.append(combination[1])
		pointIndices3.append(combination[2])
		pointIndices4.append(combination[3])
		i = i+1
		pointIndices1.append(combination[0])
		pointIndices2.append(combination[2])
		pointIndices3.append(combination[1])
		pointIndices4.append(combination[3])
		i = i+1
		pointIndices1.append(combination[0])
		pointIndices2.append(combination[3])
		pointIndices3.append(combination[1])
		pointIndices4.append(combination[2])
		i = i+1
	return generateFeatures(pointIndices1, pointIndices2, pointIndices3, pointIndices4, allLandmarkCoordinates)


landmarks = numpy.loadtxt("./results/landmarks.txt", delimiter=',', usecols=range(136))
featuresALL = generateAllFeatures(landmarks)
numpy.savetxt("./results/my_features.txt", featuresALL, delimiter=',', fmt = '%.04f')
print("Generate Feature Successfully!")

Predict.py

#       
from sklearn.externals import joblib
import numpy as np
from sklearn import decomposition


pre_model = joblib.load('./model/face_rating.pkl')
features = np.loadtxt('./data/features_ALL.txt', delimiter=',')
my_features = np.loadtxt('./results/my_features.txt', delimiter=',')
pca = decomposition.PCA(n_components=20)
pca.fit(features)
predictions = []
if len(my_features.shape) > 1:
	for i in range(len(my_features)):
		feature = my_features[i, :]
		feature_transfer = pca.transform(feature.reshape(1, -1))
		predictions.append(pre_model.predict(feature_transfer))
	print('            (   5 )：')
	k = 1
	for pre in predictions:
		print(' %d  ：' % k, end='')
		print(str(pre)+' ')
		k += 1
else:
	feature = my_features
	feature_transfer = pca.transform(feature.reshape(1, -1))
	predictions.append(pre_model.predict(feature_transfer))
	print('          (   5 )：')
	k = 1
	for pre in predictions:
		print(str(pre)+' ')
		k += 1

파 이 썬 이 사진 속 사람의 얼굴 에 대해 비 주 얼 예측 을 하 는 것 에 관 한 글 을 소개 합 니 다.더 많은 파 이 썬 이 사람의 얼굴 에 대해 비 주 얼 예측 을 하 는 내용 은 예전 의 글 을 검색 하거나 아래 의 관련 글 을 계속 찾 아 보 세 요.앞으로 많은 응원 부 탁 드 리 겠 습 니 다!