【机器视觉案例】(13) 脸部和摄像机间的距离测量，自适应文本大小，附python完整代码

各位同学好，今天和大家分享一下如何使用 opencv+Mediapipe 测量人脸和摄像机镜头之间的距离，并创建一块根据人脸距离变化的文本框。先放张图看效果。

左图是视频图像，显示人脸和摄像机之间的距离distance；右图是文本框，人脸和相机之间距离越近，则字体和行距越小，距离越远，字体和行距越大。

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1. 安装工具包

pip install opencv_python==4.2.0.34  # 安装opencv
pip install mediapipe  # 安装mediapipe
# pip install mediapipe --user  #有user报错的话试试这个
pip install cvzone  # 安装cvzone
 
# 导入工具包
import cv2
import cvzone
from cvzone.FaceMeshModule import FaceMeshDetector  # 脸部关键点检测方法
import numpy as np  # 用来创建文本框

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2. 脸部关键点检测

（1）cvzone.FaceMeshModule.FaceMeshDetector()  人脸关键点检测方法

参数：

staticMode： 默认为 False，将输入图像视为视频流。它将尝试在第一个输入图像中检测人脸，并在成功检测后进一步定位468个关键点的坐标。在随后的图像中，一旦检测到所有 maxFaces 张脸并定位了相应的关键点的坐标，它就会跟踪这些坐标，而不会调用另一个检测，直到它失去对任何一张脸的跟踪。这减少了延迟，非常适合处理视频帧。如果设置为 True，则在每个输入图像上运行脸部检测，用于处理一批静态的、可能不相关的图像。

maxFaces： 最多检测几张脸，默认为 2

minDetectionCon=0.5： 脸部关键点检测模型的最小置信值（0-1之间），超过阈值则检测成功。默认为 0.5

minTrackCon=0.5： 关键点坐标跟踪模型的最小置信值 (0-1之间)，用于将手部坐标视为成功跟踪，不成功则在下一个输入图像上自动调用手部检测。将其设置为更高的值可以提高解决方案的稳健性，但代价是更高的延迟。如果 mode 为 True，则忽略这个参数，手部检测将在每个图像上运行。默认为 0.5

（2）cvzone.FaceMeshModule.FaceMeshDetector.findFaceMesh()  找到人脸关键点

参数：

img： 需要检测关键点的帧图像，格式为BGR

draw： 是否需要在原图像上绘制关键点及连线

返回值：

img： 返回绘制了关键点及连线后的图像

faces： 检测到的脸部信息，三维列表，包含每张脸的468个关键点。

（3）距离测量方法

由下图距离测量公式可知，现在要求实际距离 d，可通过相似三角形，利用人脸两眼之间的距离来推算人脸距离摄像机的实际距离。

人两眼之间的实际距离为W=63mm，相机视角下图像上人眼的两个关键点之间的距离w。

在求实时距离 d 之前我们需要知道相机焦距 f，又因为相机焦距 f 是固定不变的，那么我们先以固定的人脸和相机距离计算出 f ，取各个帧 f 的平均值，得到相机焦距

焦距计算公式：，这里的d是一个固定值

实际距离计算公式：，使用估算出的焦距的平均值用来计算实时的距离

代码如下：

import cv2
import cvzone
from cvzone.FaceMeshModule import FaceMeshDetector  # 脸部关键点检测方法

#（1）读取视频图像
filepath = 'D:/deeplearning/video/eyes.mp4'  # 视频文件位置
cap = cv2.VideoCapture(filepath)  # 参数填0代表电脑自带摄像头

#（2）脸部关键点检测方法
detector = FaceMeshDetector(maxFaces=1)  # 最多检测一张脸

#（3）处理视频图像
while True:

    # 图像是否读取成功success，读入的帧图像img
    success, img = cap.read()  # 每次读取一帧

    # 检测脸部关键点，返回绘制关键点后的图像img和脸部关键点坐标faces
    img, faces = detector.findFaceMesh(img, draw=False)  # 不绘制关键点
    print(faces)

    #（4）处理关键点
    if faces:  # 如果检测到了，那就接下去执行
        
        face = faces[0]  # faces是三维列表，我们只需要第一张脸的所有关键点

        pointLeft = tuple(face[145])  # 左眼关键点坐标
        pointRight = tuple(face[374]) # 右眼坐标
        
        # 绘制两个关键点之间的连线
        cv2.line(img, pointLeft, pointRight, (0,255,0), 3)
        # 在关键点坐标上绘制圆。注意圆心坐标是元组类型tuple
        cv2.circle(img, pointLeft, 5, (0,255,255), cv2.FILLED)
        cv2.circle(img, pointRight, 5, (0,255,255), cv2.FILLED)
        
        # 计算两点之间的线段距离w，相当于勾股定理求距离
        w, _ = detector.findDistance(pointRight, pointLeft)  # 返回线段距离和线段信息(两端点和中点的坐标)
        #print(w)

        # 计算焦距
        W = 6.3  # 人脸两眼之间的平均距离是6.3cm
        d = 40  # 当前人脸距屏幕的距离
        f = (w*d)/W  # 根据公式计算焦距
        print(f'foucus:{f}')  # 打印所有焦距，取平均值，作为模型的焦距

    #（5）图像展示
    cv2.imshow('img', img)
    k = cv2.waitKey(10)  # 每帧延迟1毫秒后消失
    if k & 0xFF == 27:  # 键盘上的ESC键退出循环
        break

# 释放视频资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

效果图如下：左图是detector.findFaceMesh(img, draw=True)时检测出的人脸关键点和连线，我们只需要用到两眼之间的距离。如右图，设置参数draw=True，不绘制人脸网，只绘制两眼之间的连线。

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3. 距离测量，制作自适应文本框

在上一节中我们以实际距离d=40cm，计算出了每一帧图像的相机焦距，取其平均值 f=700 作为相机焦距计算实时的人脸距离 。使用 cvzone.putTextRect() 函数将距离值显示在人脸额头部位。

接下来创建一个和帧图像相同size的，像素值全为0（黑色）的图像 np.zeros_like(img)，作为显示文本的底板。

如下面代码中的第（4）步，singleHeight = 50 + int(d/2) 每行文本初始距离为50，根据人脸距离实时变化。scale = 1 + int(d/20)  文本字体的大小初始是1，根据人脸距离动态调整

在上述代码中补充：

import cv2
import cvzone
from cvzone.FaceMeshModule import FaceMeshDetector  # 脸部关键点检测方法
import numpy as np  # 用来创建文本框


#（1）读取视频图像
filepath = 'D:/deeplearning/video/eyes.mp4'  # 视频文件位置
cap = cv2.VideoCapture(filepath)  # 参数填0代表电脑自带摄像头

#（2）配置
# 脸部检测方法
detector = FaceMeshDetector(maxFaces=1)  # 最多检测一张脸
# 文本框中的内容
textList = ['anukbcxasxxa4525', 
            'xnsailcnau22222', 
            'xbuikuysalbxsalb',
            'cinaxsabkcnaskmc',
            '4861581816158151']

#（3）处理视频图像
while True:

    # 图像是否读取成功success，读入的帧图像img
    success, img = cap.read()  # 每次读取一帧
    
    # 创建文本图像，一张黑板
    imgText = np.zeros_like(img)  # 创建一个size和img相同的黑色图像

    # 检测脸部关键点，返回绘制关键点后的图像img和脸部关键点坐标faces
    img, faces = detector.findFaceMesh(img, draw=False)  # 不绘制关键点

    #（4）处理关键点
    if faces:  # 如果检测到了，那就接下去执行
        
        face = faces[0]  # faces是三维列表，我们只需要第一张脸的所有关键点

        pointLeft = tuple(face[145])  # 左眼关键点坐标
        pointRight = tuple(face[374]) # 右眼坐标
        
        # 计算两点之间的线段距离w，相当于勾股定理求距离
        w, _ = detector.findDistance(pointRight, pointLeft)  # 返回线段距离和线段信息(两端点和中点的坐标)
        W = 6.3  # 人脸两眼之间的实际平均距离是6.3cm
        f = 700  # 上一节的代码求焦距，估计一个平均值，作为当前的焦距

        # 计算人脸距离屏幕的距离
        d = (W*f)/w
        print('distance face to screen:', d)

        # 将距离显示在屏幕上，face[10]代表额头的坐标点，scale矩形框大小，thickness文字大小
        cvzone.putTextRect(img, f'distace:{int(d)}cm', (face[10][0]-100,face[10][1]),
                           scale=2, thickness=3, colorR=(255,255,0), colorT=(0,0,0))

        #（4）编写文本
        for i, text in enumerate(textList):

            singleHeight = 50 + int(d/2)  # 动态调整文本每行之间的距离
            
            scale = 1 + int(d/20)  # 根据脸和摄像机之间的距离调整字体大小

            # 控制每条文本之间的行间距i*singleHeight，scale动态改变字体大小
            cv2.putText(imgText, text, (50,100+i*singleHeight), 
                        cv2.FONT_ITALIC, scale, (255,255,255), 2)

    #（5）图像展示
    img = cv2.resize(img, (800,450))
    imgText = cv2.resize(imgText, (800,450))

    # 将两张图像组合在一起，排2列，组合后size不变
    imgStacked = cvzone.stackImages([img, imgText], cols=2, scale=1)

    cv2.imshow('imgStacked', imgStacked)
    k = cv2.waitKey(20)  # 每帧延迟1毫秒后消失
    if k & 0xFF == 27:  # 键盘上的ESC键退出循环
        break

# 释放视频资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

效果图如下，人脸距离摄像机越近，则文本越小；人脸距离摄像机越远，则字体越大。