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重磅干货，第一时间送达

计算机视觉是最令人兴奋的领域之一，其应用范围非常广泛。从医学成像到创建最有趣的面部滤镜等各个领域都充分见证了计算机视觉技术的强大。在本文中，我们将尝试创建一个人造眼线笔来模仿Snapchat或Instagram滤波器，为视频中的美女添加上美丽的眼线。最终的结果可以通过下面的动图观察到。

本文介绍的内容适合想要通过计算机视觉来实现一个具有一定展示性功能的计算机视觉初学者。因此，在本文重我们会尽量简化说明，如果您对完整的程序感兴趣，可以在Github上找到完整的代码。Github的链接在本文的文末给出。

在实现本文功能之前，我们需要设置一个新的虚拟环境并安装所有必需的依赖项。这个过程比较简单，我们也在Github里面给出了如何配置环境的具体过程。在本项目中，我们需要使用的工具有OpenCV，NumPy，imutils，SciPy和Dlib。有些小伙伴可能对这些工具和库比较陌生，接下来我们简单介绍一下每个模块的作用。

OpenCV：用于图像处理的最受欢迎的模块之一。我们将使用OpenCV读取，写入和绘制图像。

NumPy：在处理OpenCV项目时经常使用NumPy。图像本质上是一个像素数组，OpenCV使用以NumPy数组形式存储的这些数组，并对图像执行操作。

Imutils：Imutils附带了自定义功能，使我们的计算机视觉工作变得更加轻松。在这里，我们将使用它来将dlib对象转换为非常灵活且广泛接受的numpy数组。

Scipy：顾名思义，SciPy用于python上的科学计算。我们将使用它来创建插值（如果现在没有意义，可以的）。

Dlib：Dlib是一个包含各种ML算法的C++库。我们将使用dlib提取面部界标点。

该程序首先从每个面孔中提取68个界标点。在这68个点中，点37–42属于左眼，点43–48属于右眼，具体形式如下图所示。

因为我们的目标是给面部添加眼线，所以我们只对37-48点感兴趣，因此我们提取了这些点。我们将对这些提取的点进行插值。插值意味着我们尝试在两个给定点之间插入点。我们可以使用的插值方式如下图所示。

眼线算法的流程图如下所示

接下来，我们将进一步详细描述该算法。如果小伙伴只对运行代码感兴趣，可以跳至最后一部分。

我们首先需要提取脸部周围边界框的坐标。

OpenCV将图像转换为NumPy数组。numpy.array（即图像的矩阵表示形式）存储在名为的变量中frame。我们使用一个名为face_detector()的函数，该函数返回围绕框架中所有脸部的包围框的坐标。这些边界框坐标存储在一个名为bounding_boxes的变量中。遍历循环bounding_boxes以将眼线应用于帧中检测到的每个脸部。face_landmark_points存储68个坐标点。eye_landmark_points是从getEyeLandmarkPts()函数中得到。

getEyeLandmarkPts()函数使用68个坐标点作为输入并返回具有左上眼睑的坐标4个矩阵，左上眼线（L_eye_top），左下眼线（L_eye_bottom）和相同的右眼（R_eye_topR_eye_bottom）。这可以通过简单的NumPy索引完成的。我们将端点（pt号37、40、43和46。请参见68个界标点图）向外移动5px，以使外观更逼真。

现在，我们需要对这些点进行插值以获得平滑的曲线，进而可以画出眼线。我们需要对每个曲线进行不同的处理（即L_eye_top，L_eye_bottom，R_eye_top，R_eye_bottom）。因此，我们为每个曲线使用单独的变量名称。interpolateCoordinates()用于在每条曲线上生成插值。重复使用该函数，为每个曲线生成插值坐标。这个函数为每个曲线返回一个插值点数组。

drawEyeLiner()函数将生成的插值点作为参数，并在两个连续点之间画一条线。在两个循环中为每个曲线完成此操作，一个循环用于左眼，另一个循环用于右眼。

该项目的用发非常简单，首先从Github上克隆到本地

gitclone