【class13】

通过前面两课的学习，我们的程序已经实现了根据指定图片进行人脸识别的过程，即在图中标记人脸区域。

通过人脸检测接口detect()，我们得到了【调用接口信息】与【检测结果】，让我们快速的回顾一下这些数据。

调用接口信息

在存储检测结果的 ret_data 字典中：

ret_data['error_msg'] 记录错误信息，当它为'SUCCESS' 时表示检测成功。

我们可以利用这一点来判断检测的结果是否为空。

人脸检测结果

ret_data['result'] 用字典记录了人脸检测的结果，其中：

ret_data['result']['face_num'] 中记录识别到的人脸数量；

ret_data['result']['face_list'] 中用列表存储每张人脸的信息；

包含多个人脸信息的结果

当识别到多张人脸时，ret_data['result']['face_list'] 列表里会存储多个字典，且每个字典都对应了一个人脸的基本信息。

我们可以通过

ret_data['result']['face_list'][0]

ret_data['result']['face_list'][1]

ret_data['result']['face_list'][2]

的顺序依次取出。

人脸属性信息

检测到的面孔【位置信息】与配置options参数时添加的【检测质量】、【年龄预测】信息，也会依次记录在ret_data['result']['face_list']这些字典中。

若想同时获取所有的面孔信息，我们可以利用for遍历ret_data['result']['face_list'] 中的列表。

我们将遍历得到的面部信息字典存储在face_msg变量中，这样就可以快速方便的提取面孔数据。

比如face_msg['location']可以获得面部位置。

在今天的课程中，我们就利用location中存储的面部位置数据，在图形中用矩形标记出人脸位置。

我们把这个过程分为了两个部分：

在生活中，我们使用Photoshop、美图秀秀等图片工具对图片进行修改。

在Python中，这样的操作需要借助强大的图片处理模块Pillow(PIL)

PIL

PIL(Python Image Library)是python中功能强大的第三方 图像处理库。它提供了创建、裁剪、转换等几乎所有的图片处理功能。

我会在今天学习到PIL最常用的模块：

1. Image模块：打开、创建图片对象

2. ImageDraw模块：修改图片对象内容

先让我们学习一下第一个模块Image，完成第一个任务——在程序中打开一张图片。

代码结构

利用PIL打开图片的过程与open函数类似。

第一步，导入PIL中的Image模块；

第二步，确认要打开的图片路径；

第三步，利用Image.open函数打开路径下的图片并创建备份；

分析代码：

导入模块

从PIL库中，导入Image模块。注意，Image 中的字母‘I’需要大写。

图片的路径

img_path 变量中用来存储图片所在的路径。

Image.open

Image模块提供一个专用的open函数，即Image.open().

只需要以图片文件的路径作为参数，就可以将该图片创建为一个图片对象存储在变量中。

为图片创建备份

为了保证图片不会因为意外修改造成损坏，利用img.copy()方法可以拷贝一个与原图相同的文件。

在之后的修改操作中，只处理img_cp变量中拷贝文件，而不修改原图。

图片属性

输出img_cp 可以看到一些图片的属性信息。

包括图片的色彩模式、尺寸大小等。

利用PIL的Image模块打开图片需要以下几个步骤：

1. 从PIL中导入模块Image；

2. 设定图片存储的路径；

3. 使用with语句结合Image.open打开图片

4. 利用copy()方法创建图片。

到这里，我们完成了打开图片并创建图片对象的过程。接下来尝试我们对这个图片对象进行修改，在该图的脸部位置绘制一个矩形。

在PIL库中的ImageDraw模块能够帮我们实现这一过程。

代码结构

修改图片的代码结构如图所示，需要下面的步骤：

第1步，使用ImageDraw模块创建可修改的画布；

第2步，提取人脸检测结果中的位置信息，并格式化为画布可用的形式；

第3步，利用rectangle方法，在指定的位置绘制矩形。

分析代码：

ImageDraw

从PIL中导入ImageDraw模块，它能为程序提供一些修改图片的方法。

创建画布

通过ImageDraw.Draw()函数为图片创建画布。

把打开的图像对象 img_cp 作为参数传递给 ImageDraw.Draw()函数，该函数会返回一个画布对象，方便程序对图片进行修改。

绘制矩形

存储画布的draw_img变量提供一些列平面图形的绘制方法。其中，通过draw_img.rectangle可以在画布的指定位置中绘制一个矩形。

用列表存储绘图位置的变量xy，是rectangle函数必须传递的参数。

像素中的坐标

为了确定某个像素在图片中的位置，需要使用像素坐标系。

在像素坐标系中，图片的左上角为坐标轴的原点，x轴指向图片的右方，y轴指向图片的下方。

示意图：

确定一个矩形位置的方法

在图像中，我们通过两个点的位置来确定一个矩形区域。即：

1. 矩形左上角点的坐标

2. 矩形右下角点的坐标

提取出人脸的位置信息

location变量中存储着detect接口检测到的脸部位置信息。

它是一个字典，我们通过下面的键来获取数据：

1. 与左边界的距离 location['left']

2. 与上边界的距离 location['top']

3. 人脸的宽度 location['width']

4. 人脸的高度 location['height']

获得pos参数所需要的值

其中left与top对应的是矩形左上角的坐标x1与y1，对于右下角的坐标：

left 与 width 相加得到x2；

top 与 height 相加得到y2。

这样，我们就得到了xy参数所需的所有数据，即确定了一个矩形位置。

提取关键点坐标

从location变量中提取left、top、width、height的数值，生成矩形左上角与右下角点的坐标，分别存储在x1、y1、x2、y2变量中。

设置矩形的位置

将这些坐标数据存储在一个列表中，它将作为第一个参数传递给rectangle函数。

存储格式为[x1, y1, x2, y2]。

设定矩形的边框颜色

设定矩形的边框颜色为红色。

将表示颜色的单词以字符串的形式传递给rectangle的outline参数，可以设定矩形边框的颜色。

比如在这里，边框的颜色设定为红色。传递outline参数要以关键字参数形式，即 outline='red'。

设置边框粗细

设置边框粗细为2像素，作为rectangle的第三个参数width传递。

rectangle 的width参数用来控制矩形边框的粗细，单位为像素。该参数依旧以关键字参数的形式传递，即width= 2。

绘制矩形

所有参数准备完成后，使用draw_img画布的rectangle()方法来绘制矩形。需要注意，outline 与 width 参数都需要以关键字参数的形式传递。

存储修改后的图片

最后利用图像的img_cp.save()方法存储修改后的图片。将图片保存路径'/User/img/draw.png'作为参数传递给save。

口罩判断

通过位置信息与PIL模块的结合，我们标记出了图中所有的面孔。

那么通过【检测质量】数据，我们能实现那些功能呢？

下节预告

在下节课的学习中，我们将利用这些数据来判断画面中人物的口罩佩戴情况。

也就是项目的最后一步——口罩佩戴情况检测。

【class13】

在上节课的学习中，我们通过人脸检测接口detect得到了人脸【位置信息】，并结合PIL提供的 Image 与 ImageDraw这两个模块分别对图片进行了打开与修改。

完成了项目的第三部——在图中标记人脸区域。

在今天的课程中，我们将进入项目的最后一步口罩佩戴情况监测。

这个过程可以拆分为2个小步骤：

1. 五官遮挡信息检测

2. 使用PIL模块为图片添加文字

让我们先从第一步开始～

为什么需要五官检测

在佩戴口罩的过程中，人脸的鼻子、嘴等部位会被口罩遮挡。

利用这一特点，我们可以判断识别到的人脸是否佩戴了口罩。

获得数据的方法

在前面学到的内容中，遍历 面孔列表 时，除了location中存储的位置信息以外，我们还有 质量检测 与 年龄预测两类信息。

其中，质量信息（quality）中存储着识别到的面孔情况，包含光照强度、清晰度、五官是否被遮挡等信息。

接下来让我们尝试提取每个面孔的质量信息。利用这些信息判断识别到的人脸是否佩戴了口罩，并用不同的颜色把它们标注出来。

代码结构

首先，快速预览一下完整的代码结构。

第1部分，遍历面孔列表获取五官遮挡信息；

第2部分，设定不同情况下矩形的颜色；

第3部分，在人脸区域绘制指定颜色的矩形

# 判断检测是否成功

if ret_data['error_msg'] == 'SUCCESS':

    # 遍历面孔信息列表

    for face_msg in ret_data['result']['face_list']:

        # 获取位置信息

        location = face_msg['location']

        # 获取人脸区域的坐标

        x1 = location['left']

        y1 = location['top']

        x2 = x1 + location['width']

        y2 = y1 + location['height']

        # 获取五官遮挡情况

        quality = face_msg['quality']['occlusion']

        # 判断鼻子与嘴巴是否被遮挡

        if quality['nose'] > 0.05 and quality['mouth'] == 1:

            color = 'lightgreen'

        else:

            color = 'red'

        # 绘制矩形图案

        draw_img.rectangle([x1, y1, x2, y2], outline=color, width=2)

    # 存储绘制的结果

    img_cp.save('/User/img/draw.png')

else:

print('识别失败')

分析代码：

遍历面孔列表

遍历面孔列表获取识别到的每一张面孔信息face_msg。与上节课相同，我们需要利用for循环遍历面孔列表里的每一条信息。

获取面孔质量

在人脸识别检测结果中，face_msg['quality']用来存储检测到的面孔质量。

其中，对五官的遮挡检测存储在face_msg['quality']['occlusion']，数值范围为0～1。

我们需要这部分数据来判断嘴与鼻子的遮挡情况。

获取遮挡信息

从face_msg['quality']['occlusion']中获取五官遮挡情况，并存储在变量quality中。

变量quality是一个字典，我们需要从中获取quality['nose']与quality ['mouth']的值。

判断口罩佩戴的条件

正确佩戴口罩时，人的嘴巴会被口罩完全覆盖、鼻子部分会被大部分覆盖。

针对这一特点，我们可以设定判断条件：

当识别到的面孔嘴部的遮挡程度等于100%并且鼻子的遮挡程度大于50%时，即佩戴了口罩。

设定颜色区分

为了将判断结果在图中展示，我们使用颜色对未佩戴口罩的人进行区分。

如图所示，对已佩戴口罩的人使用绿色矩形标记，未佩戴口罩的人使用红色矩形标记。

判断遮挡情况

设定判断口罩是否佩戴的条件。

判断面孔是否佩戴口罩，需要同时满足下列条件：

条件1：鼻子的遮挡度大于0.5；

条件2：嘴巴的遮挡程度等与1。

即“if 条件1 and 条件2”。

佩戴口罩时

若判断结果为真，设定颜色为lightgreen(浅绿色)，存储在color变量中。

该变量会作为绘制矩形的边框颜色（outline参数）。

未佩戴口罩时

否则（若判断结果为假），将color变量设置为红色。

标记人脸区域

根据判断结果确定颜色后，利用上节课学习的矩形绘制方法rectangle，在画布的人脸区域绘制矩形。

存储结果

最后将标记结束的图片保存在指定路径下。

总结下这个过程，根据面孔五官的遮挡信息，判断其是否佩戴口罩。分为下面的步骤：

1. 遍历面孔列表获取【质量信息】中关于五官遮挡的信息。

2. 利用if语句判断鼻子与嘴巴的遮挡程度，并根据不同的情况设置颜色。

3. 在人脸区域绘制指定颜色的矩形，并保存。

现在，我们完成了对口罩佩戴的检测，并使用了不同的颜色标记出图像中的面孔。

除了颜色以外，有没有更清晰的方式来区分佩戴口罩的面孔呢？

当然有！直接用文字标注出来就好了～

接下来，我们来开始今天的第二部分内容——使用PIL模块为图片添加文字。

除了上节课学到的绘制矩形方法，画布提供draw_img.text()方法用来在指定的位置添加文字。

不过为了正确显示中文，这个过程还需要额外的字体文件支持。

让我们来详细的学习下这个过程，尝试为图片的指定位置添加一段文字。

代码结构

首先，快速预览一下完整的代码结构。

第1部分，打开图片并为其创建画布；

第2部分，读取字体文件，并创建字体对象；

第3部分，在画布的指定位置添加文字。

分析代码：

绘制文字的方法

在画布中的指定位置绘制文字，需要使用draw_img.text()方法。

text需要传入位置、内容、颜色、字体等参数。

其中，字体参数font需要传递一个存储文字样式与大小的字体对象。

字体文件

字体指的是文字在程序中显示的样式，比如我们常用的宋体、黑体等。

在电脑中，字体以文件的形式存储，常见的格式有.ttf、.ttc、.fon等。

windows系统的所有字体可以在“C://windows/fonts”路径下查看。

字体对象

为图片添加文字时，需要提前设定文字的字体与大小。

PIL提供一个字体管理模块ImageFont，其中ImageFont. truetype() 函数用来创建一个字体对象，参数为：

1. 字体路径：字体文件的位置

2. 字号：绘制文字的大小

导入ImageFont

从PIL中导入ImageFont模块用来管理字体文件。

注意区分大小写～

创建字体对象

使用ImageFont.truetype函数创建字体对象。

第一个参数为字体路径“/User/img/yahei_consola.ttf”以字符串的形式传递。

第二个参数为字体显示的为50像素，该参数必须使用整数传递。

最后将生成的字体对象存储在font变量中。

导入字体文件后，就可以利用draw_img.text()方法为画布添加文字了。

接下来对它的参数进行依次说明。

文字位置

在坐标位置（0，0）绘制文字。

确定文字位置的方法：

如图设定该坐标时，我们只需要传递文字左上角要对齐的坐标位置（x，y）。

内容与颜色

text的第二、三参数分别为要显示的文字内容与文字颜色。

在这里，我们要显示的文字内容为“夜曲编程专用水印”，颜色为“red”红色。

字体

text的最后一个参数font用来传递已经创建好的字体对象。

我们把font变量传递给text，这样文字将会以“雅黑体”、50像素的大小绘制。

存储绘制结果

所有的参数都准备好后，draw_img.text()就会将指定的文字内容绘制在画布中。

最后将修改后的图片img_cp存储在路径'/User/img/draw.png'下。

总结下为图片添加文字的步骤：

1. 从PIL中导入ImageFont模块，用来提供字体支持。

2. 使用ImageFont.truetype()函数创建字体对象，参数为字体文件路径与字号。

3. 使用draw_img.text()方法为画布添加文字，参数为文字位置、内容、颜色与字体。

'''修改图片标记出人脸'''

# 导入图片修改模块

from PIL import ImageDraw

# 创建画布

draw_img = ImageDraw.Draw(img_cp)

# 从PIL中导入ImageFont模块

from PIL import ImageFont

# 创建字体对象，

# 文件路径为'img/yahei_consola.ttf'， 字号为50

font = ImageFont.truetype('img/yahei_consola.ttf', 50)

# 绘制文字: 左上角位置、内容、颜色、字体

draw_img.text([0, 0], '夜曲编程专用水印', 'red', font)

# 存储绘制的结果

img_cp.save('/User/img/draw.png')

接下来我们将文字添加到每张面孔的下方，实现这过程需要两步：

1. 设置自动变化的字体大小

为了避免添加的文字过大或者过小，我们需要根据面孔的大小来适应文字的大小；

2. 为文字绘制背景

为了让文字清晰可见，需要在文字的位置下绘制矩形背景，突出文字内容。

代码结构（上）

先来快速预览下【自适应文字】部分的代码结构。

第一部分，遍历面孔列表获取位置数据。

第二部分，根据面孔区域的高度来设置文字大小。

自适应字体大小

在识别的过程中，不同的照片、不同人检测到的人脸区域大小也不相同。

为了让文字的大小适应面孔标记的大小，我们设定文字大小为区域高度的五分之一。

前面我们说过，文字的大小只能使用整数类型。所以需要使用整除来确保计算结果不是浮点数（小数）。

自适应文字大小

除了字体文件路径以外，设定文字的大小为面孔标记的五分之一即：

文字大小 = 面孔高度 整除 5，

并传递给ImageFont.trutype()函数用来创建字体对象。

代码结构（下）

接下来快速预览下【绘制背景与文字】部分的代码结构。

第一部分，根据判断结果设定要添加的文字内容。

第二部分，找到文字与背景的位置修改图片。

确定文字内容

根据佩戴情况将不同的文字内容存储在text变量中。

当判断面孔符合佩戴口罩的条件时，text变量为“已佩戴口罩”；

当判断面孔不符合佩戴口罩的条件时，text变量为“未佩戴口罩”；

文字位置

为了将文字放置在识别标记的正下方，我们需要获取红色标记点的坐标。

如图所示，该坐标的值为(x1, y2)。

文字背景

在文字的位置绘制一个矩形充当背景。

绘制矩形的方法rectangle需要两个坐标来确定位置，如图所示：

左上角

坐标与文字坐标相同，即(x1, y2)；

右下角

坐标为(x2, y2+背景区域想要的高度)。

绘制文字背景

绘制一个矩形作为文字的背景。

矩形位置为[x1, y2, x2, y2 + font_size*2]，其中 font_size*2的目的是设定背景的高度等于字体大小的二倍。将color变量中的颜色传递给fill参数中。

fill参数是rectangle的一个可选参数，用来为矩形填充颜色。

绘制文字

在人脸区域的下方绘制文字。

使用text变量中的字符串作为文字内容，白色（white）作为文字的颜色。

绘制结束后保存图片。

总结下这个过程：

1. 创建字体对象，设定文字大小为面孔高度的五分之一；

2. 设定不同情况下（是否佩戴口罩）要显示的文字内容；

3. 绘制一个矩形作为文字背景；

4. 绘制文字，并保存图片。

当然啦，我们能做到的远不止这些。

通过为options['face_field']添加更多的配置项，可以对人脸进行进一步检测。

比如我们同时检测人脸的质量、年龄、性别数据，并用同样的的方式标记到图片中。

大家可以试一试

总结项目步骤：

恭喜你！

到这里我们就完成了人脸识别项目的所有步骤，帮助小叶实现了【通过人脸识别进行口罩检测】的程序～

利用人脸识别接口，我们还可以做出更多好玩的程序、实现更多酷炫的功能。

在日常生活中，我们经常需要记录从图片中提取的文字。比如名片信息、证件信息扫描等。

在下节课，我们将学习从图片中智能提取文本内容的技术，即

光学字符识别技术（OCR）。