使用边界框从图像中裁剪脸部

Question

这是输入帧：

我曾经RetinaFace从中检测所有面孔和一般 csv 文件。这是我的 csv 文件：

,bbox,score,landmarks

0,"[1811, 850, 1948, 1013]",0.999666452407836,"[[1828, 911], [1887, 913], [1841, 942], [1832, 974], [1876, 976]]"

1,"[346, 1285, 503, 1468]",0.9996420145034791,"[[365, 1361], [424, 1348], [385, 1395], [390, 1426], [439, 1416]]"

2,"[1543, 1418, 1702, 1618]",0.9995224475860591,"[[1578, 1514], [1647, 1498], [1619, 1554], [1610, 1585], [1658, 1572]]"

（上面仅显示了部分行）。

只是为了显示我的输出图像，其中 RetinaFace 检测到所有面部：

但是我无法单独获取面部：

frame = cv2.imread('input.jpg')

x,y,w,h = [1811, 850, 1948, 1013] # one of the bounding boxes

plt.imshow(frame[y:y+h, x:x+w])

它没有给出正确的面部位置。我得到的输出是：

Answer 1

我参考了retinaface代码，发现边界框是这样提取的：链接x_min, y_min, x_max, y_max = annotation["bbox"]使用与上述索引类似的索引对我来说效果非常好。x,y,w,h = label plt.imshow(frame[y:h, x:w])

Answer 2

您尝试过它的张量流重新实现吗？其提取人脸功能直接返回检测到的人脸。此外，它还可以根据地标坐标来对齐检测到的人脸。#!pip install retina-facefrom retinaface import RetinaFaceimport matplotlib.pyplot as pltfaces = RetinaFace.extract_faces("img.jpg", align = True)for face in faces:   plt.imshow(face)   plt.show()