OpenCV 人脸分析------面部关键点检测类cv::face::FacemarkLBF

• 操作系统：ubuntu22.04
• OpenCV版本：OpenCV4.9
• IDE:Visual Studio Code
• 编程语言：C++11

算法描述

使用 Local Binary Features (LBF) 算法进行面部关键点检测（facial landmark detection）。该算法通过级联回归树预测人脸的 68 个关键点，具有较高的精度和速度。

公共成员函数

static Ptr<FacemarkLBF> create(const Params &parameters = Params())

作用：创建一个 FacemarkLBF 实例。
参数：
parameters: 可选的 LBF 参数配置。
返回值：返回 FacemarkLBF 的智能指针对象。

 virtual bool loadModel(const String& filename) override

作用：加载预训练的 LBF 模型文件（.yaml 或 .yml 格式）。
参数：
filename: 模型文件路径。
返回值：成功返回 true，失败返回 false。
注意：模型文件通常是 lbfmodel.yaml。

 virtual bool fit(InputArray image, const std::vector<cv::Rect>& faces, CV_OUT std::vector<std::vector<cv::Point2f>>& landmarks) override

作用：对图像中的一张或多张人脸进行面部关键点拟合。
参数：

• image: 输入图像（建议为灰度图）。
• faces: 包含每张人脸的边界框（std::vectorcv::Rect）。
• landmarks: 输出结果，是一个二维向量，每个子向量对应一张人脸的关键点集合。

返回值：成功返回 true，否则 false。

`void setParameters(const Params& parameters)`

作用：设置 LBF 算法的参数。
参数：

• parameters: LBF 参数结构体。

const Params& getParameters() const

作用：获取当前设置的 LBF 参数。

参数结构体 cv::face::FacemarkLBF::Params

这是 FacemarkLBF 的参数结构体，可以自定义以下参数：

示例代码

#include <opencv2/face.hpp>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;
using namespace cv::face;
using namespace std;

int main()
{
    // 加载 Haar 分类器
    CascadeClassifier faceCascade( "haarcascade_frontalface_default.xml" );
    if ( faceCascade.empty() )
    {
        cerr << "无法加载 Haar 分类器！" << endl;
        return -1;
    }

    // 创建 FacemarkLBF 实例
    Ptr< FacemarkLBF > facemark = FacemarkLBF::create();
    facemark->loadModel( "lbfmodel.yaml" );

    // 加载图像
    Mat img = imread( "/media/dingxin/data/study/OpenCV/sources/images/Lenna.png" );
    if ( img.empty() )
    {
        cerr << "图像加载失败！" << endl;
        return -1;
    }

    Mat gray;
    cvtColor( img, gray, COLOR_BGR2GRAY );

    // 检测人脸
    vector< Rect > faces;
    faceCascade.detectMultiScale( gray, faces, 1.1, 3, 0, Size( 100, 100 ) );

    if ( faces.empty() )
    {
        cout << "未检测到人脸。" << endl;
        return -1;
    }

    // ✅ 改为二维向量存储关键点
    vector< vector< Point2f > > landmarks;

    // 拟合关键点
    if ( facemark->fit( img, faces, landmarks ) )
    {
        // 遍历每个人脸的关键点集合并绘制
        for ( const auto& face_landmarks : landmarks )
        {
            for ( const auto& point : face_landmarks )
            {
                circle( img, point, 2, Scalar( 0, 255, 0 ), FILLED );
            }
        }

        imshow( "Facial Landmarks", img );
        waitKey( 0 );
    }
    else
    {
        cout << "未能拟合面部关键点。" << endl;
    }

    return 0;
}

运行结果