MediaPipe 臉部偵測器工作可讓你偵測圖片或影片中的臉孔。您可以使用這項工作找出影格中的臉孔和臉部特徵。這項工作使用的機器學習 (ML) 模型搭配單一圖片或連續圖片串流。這項工作會輸出臉部位置和下列臉部關鍵點:左眼、右眼、鼻子小費、嘴巴、左眼腹部和右眼對焦。
您可以前往 GitHub 取得這些操作說明中提及的程式碼範例。如要進一步瞭解這項工作的功能、模型和設定選項,請參閱總覽。
程式碼範例
臉部偵測器的範例程式碼提供這項工作的完整實作在 Python 中供您參考。這段程式碼可協助您測試這項工作,並開始建構自己的臉部偵測工具。您可以使用網路瀏覽器來查看、執行及編輯臉部偵測器範例程式碼。
如果您要實作 Raspberry Pi 的臉部偵測器,請參閱 Raspberry Pi 範例應用程式。
設定
本節說明設定開發環境的重要步驟,以及專門針對使用臉部偵測器的程式碼專案編寫程式碼。如需瞭解如何使用 MediaPipe 工作設定開發環境的一般資訊,包括平台版本需求,請參閱 Python 設定指南。
套裝組合
MediaPipe 臉部偵測器工作需要 mediapipe PyPI 套件。 您可以使用下列程式碼安裝並匯入這些依附元件:
$ python -m pip install mediapipe
匯入
匯入下列類別即可存取臉部偵測器工作功能:
import mediapipe as mp
from mediapipe.tasks import python
from mediapipe.tasks.python import vision
型號
MediaPipe 臉部偵測器工作需要使用與這項工作相容的已訓練模型。如要進一步瞭解臉部偵測器的可用已訓練模型,請參閱工作總覽的「模型」部分。
選取並下載模型,然後儲存至本機目錄:
model_path = '/absolute/path/to/face_detector.task'
使用 BaseOptions
物件 model_asset_path
參數指定要使用的模型路徑。如需程式碼範例,請參閱下一節。
建立工作
MediaPipe 臉部偵測器工作會使用 create_from_options
函式設定工作。create_from_options
函式可接受設定選項值來處理。如要進一步瞭解設定選項,請參閱「設定選項」一文。
下列程式碼示範如何建構及設定這項工作。
這些範例也會顯示圖片、影片檔案和直播工作建構的變化。
圖片
import mediapipe as mp BaseOptions = mp.tasks.BaseOptions FaceDetector = mp.tasks.vision.FaceDetector FaceDetectorOptions = mp.tasks.vision.FaceDetectorOptions VisionRunningMode = mp.tasks.vision.RunningMode # Create a face detector instance with the image mode: options = FaceDetectorOptions( base_options=BaseOptions(model_asset_path='/path/to/model.task'), running_mode=VisionRunningMode.IMAGE) with FaceDetector.create_from_options(options) as detector: # The detector is initialized. Use it here. # ...
影片
import mediapipe as mp BaseOptions = mp.tasks.BaseOptions FaceDetector = mp.tasks.vision.FaceDetector FaceDetectorOptions = mp.tasks.vision.FaceDetectorOptions VisionRunningMode = mp.tasks.vision.RunningMode # Create a face detector instance with the video mode: options = FaceDetectorOptions( base_options=BaseOptions(model_asset_path='/path/to/model.task'), running_mode=VisionRunningMode.VIDEO) with FaceDetector.create_from_options(options) as detector: # The detector is initialized. Use it here. # ...
直播
import mediapipe as mp BaseOptions = mp.tasks.BaseOptions FaceDetector = mp.tasks.vision.FaceDetector FaceDetectorOptions = mp.tasks.vision.FaceDetectorOptions FaceDetectorResult = mp.tasks.vision.FaceDetectorResult VisionRunningMode = mp.tasks.vision.RunningMode # Create a face detector instance with the live stream mode: def print_result(result: FaceDetectorResult, output_image: mp.Image, timestamp_ms: int): print('face detector result: {}'.format(result)) options = FaceDetectorOptions( base_options=BaseOptions(model_asset_path='/path/to/model.task'), running_mode=VisionRunningMode.LIVE_STREAM, result_callback=print_result) with FaceDetector.create_from_options(options) as detector: # The detector is initialized. Use it here. # ...
如需建立與圖片搭配使用的臉部偵測器的完整範例,請參閱程式碼範例。
設定選項
這項工作的 Python 應用程式設定選項如下:
選項名稱 | 說明 | 值範圍 | 預設值 |
---|---|---|---|
running_mode |
設定工作的執行模式。共有三種模式: IMAGE:單一圖片輸入的模式。 影片:影片已解碼影格的模式。 LIVE_STREAM:輸入資料串流 (例如攝影機) 的直播模式。在這個模式下,必須呼叫 resultListener 才能設定事件監聽器,以非同步方式接收結果。 |
{IMAGE, VIDEO, LIVE_STREAM } |
IMAGE |
min_detection_confidence |
系統會將臉部偵測判定為成功的最低可信度分數。 | Float [0,1] |
0.5 |
min_suppression_threshold |
系統會將臉部偵測判定為重疊的非最大抑制門檻。 | Float [0,1] |
0.3 |
result_callback |
設定結果事件監聽器,在臉部偵測器處於直播模式時,以非同步方式接收偵測結果。只能在執行模式設為 LIVE_STREAM 時使用。 |
N/A |
Not set |
準備資料
將輸入準備為圖片檔或 numpy 陣列,然後再將其轉換為 mediapipe.Image
物件。如果輸入的內容是影片檔案,或是透過網路攝影機直播,可以使用外部程式庫 (例如 OpenCV) 將輸入影格載入為 numpy 陣列。
圖片
import mediapipe as mp # Load the input image from an image file. mp_image = mp.Image.create_from_file('/path/to/image') # Load the input image from a numpy array. mp_image = mp.Image(image_format=mp.ImageFormat.SRGB, data=numpy_image)
影片
import mediapipe as mp # Use OpenCV’s VideoCapture to load the input video. # Load the frame rate of the video using OpenCV’s CV_CAP_PROP_FPS # You’ll need it to calculate the timestamp for each frame. # Loop through each frame in the video using VideoCapture#read() # Convert the frame received from OpenCV to a MediaPipe’s Image object. mp_image = mp.Image(image_format=mp.ImageFormat.SRGB, data=numpy_frame_from_opencv)
直播
import mediapipe as mp # Use OpenCV’s VideoCapture to start capturing from the webcam. # Create a loop to read the latest frame from the camera using VideoCapture#read() # Convert the frame received from OpenCV to a MediaPipe’s Image object. mp_image = mp.Image(image_format=mp.ImageFormat.SRGB, data=numpy_frame_from_opencv)
執行工作
臉部偵測器會使用 detect
、detect_for_video
和 detect_async
函式觸發推論。進行臉部偵測時,這包括預先處理輸入資料,以及偵測圖片中的臉孔。
下列程式碼示範如何使用工作模型執行處理作業。
圖片
# Perform face detection on the provided single image. # The face detector must be created with the image mode. face_detector_result = detector.detect(mp_image)
影片
# Perform face detection on the provided single image. # The face detector must be created with the video mode. face_detector_result = detector.detect_for_video(mp_image, frame_timestamp_ms)
直播
# Send live image data to perform face detection. # The results are accessible via the `result_callback` provided in # the `FaceDetectorOptions` object. # The face detector must be created with the live stream mode. detector.detect_async(mp_image, frame_timestamp_ms)
注意事項:
- 以影片模式或直播模式執行時,請一併為臉部偵測器工作提供輸入影格的時間戳記。
- 在圖片或影片模型中執行時,臉部偵測器工作會封鎖目前的執行緒,直到處理完成輸入圖片或影格為止。
- 以直播模式執行時,臉部偵測器工作會立即回傳,且不會封鎖目前的執行緒。每當它處理完輸入影格時,就會透過偵測結果叫用結果監聽器。如果臉部偵測器工作正在忙於處理其他影格時呼叫偵測功能,則任務會忽略新的輸入影格。
如需對圖片執行臉部偵測器的完整範例,請參閱程式碼範例。
處理並顯示結果
臉部偵測器每次執行時,都會傳回 FaceDetectorResult
物件。結果物件會包含偵測到的臉孔的定界框,以及每個偵測到的臉孔可信度分數。
以下為這項工作的輸出資料範例:
FaceDetectionResult:
Detections:
Detection #0:
BoundingBox:
origin_x: 126
origin_y: 100
width: 463
height: 463
Categories:
Category #0:
index: 0
score: 0.9729152917861938
NormalizedKeypoints:
NormalizedKeypoint #0:
x: 0.18298381567001343
y: 0.2961040139198303
NormalizedKeypoint #1:
x: 0.3302789330482483
y: 0.29289937019348145
... (6 keypoints for each face)
Detection #1:
BoundingBox:
origin_x: 616
origin_y: 193
width: 430
height: 430
Categories:
Category #0:
index: 0
score: 0.9251380562782288
NormalizedKeypoints:
NormalizedKeypoint #0:
x: 0.6151331663131714
y: 0.3713381886482239
NormalizedKeypoint #1:
x: 0.7460576295852661
y: 0.38825345039367676
... (6 keypoints for each face)
下圖以視覺化方式呈現工作輸出內容:
如果圖片沒有定界框,請參閱原始圖片。
臉部偵測器範例程式碼示範如何顯示從工作傳回的結果,詳情請參閱程式碼範例。