opencv - 用于人脸识别的姿势校正

Question

我有一个包含人脸图像的数据集。我还为数据集中的每张脸设置了一组 66 个 2D 点，这些点对应于我的脸部特征( Nose 、眼睛、脸部形状、嘴巴)。

所以基本上我根据图像中的 2D 点得到了我的脸的形状。

你知道我可以使用什么算法来旋转我的形状以使脸型是直的吗？假设平移角度为 30 度，我希望将其旋转 30 度，使其位于平移角度的 0 度处。我已经在下面说明了我想说的话。

基本上，您可以考虑我的图像的上面图示的形状轮廓，它们以 2D 表示。我想旋转我的第一个形状点，使它们看起来像第二个形状。形状由一组 66 个基本上是像素坐标的 2D 点组成。我想要做的就是找到每个 66 个点 的对应关系，以便新形状在平移角度上旋转一定角度。

Answer 1

根据你的问题，我可以假设你有旋转参数(例如 x,y 的度数)或点对应(因为你有匹配点的数据库)。因此，您需要应用或估计(并应用)2D 相似性变换以进行图像对齐/配准。另请参阅对此问题的回复:face alignment algorithm on images

从旋转角度到新的点位置:您可以定义一个二维旋转矩阵R 并用它转换您的点坐标。

从形状 A 和形状 B 之间的点对应到旋转:使用 3 个或更多匹配点估计 2D 相似变换(图像对齐)。

从旋转或点对应到扭曲图像:从相似性变换，使用整个图像网格的基础坐标变换映射图像值(考虑插值或非值)。

(图片由 Denis Simakov 提供，AAM Slides)

其中大部分已经在 OpenCV 和 MATLAB 中实现。另请参阅 Active Shape 和 Active Appearance Models 的背景和相关方法(Tim Cootes 页面包括二进制文件和背景 Material )。