OpenCV 脸部跟踪(3)
前面一篇文章我们生成了脸部特征的线性形状模型,本章来学习一下显示线性形状的代码。
线性模型类的结构如下:
class shape_model
{ //2d linear shape model
public:
Mat p; //parameter vector (kx1) CV_32F,参数向量
Mat V; //shape basis (2nxk) CV_32F, line subspace,线性子空间
Mat e; //parameter variance (kx1) CV_32F 参数方差
Mat C; //connectivity (cx2) CV_32S 连通性
...
}
我们生成的线性形状模型用矩阵V表示,它是152*18,前四列是旋转缩放矩阵R,接着是保留的14副特征图像。
通过下面的代码计算平移和缩放:
float scale = calc_scale(smodel.V.col(0),200);
float tranx = n*150.0/smodel.V.col(2).dot(Mat::ones(2*n,1,CV_32F));
float trany = n*150.0/smodel.V.col(3).dot(Mat::ones(2*n,1,CV_32F));
参数p的计算如下,最后通过draw_shape函数求得生成的模型,并显示出来:
for(int k = 4; k < smodel.V.cols; k++)
{
for(int j = 0; j < int(val.size()); j++)
{
Mat p = Mat::zeros(smodel.V.cols,1,CV_32F);
p.at<float>(0) = scale;
p.at<float>(2) = tranx;
p.at<float>(3) = trany;
p.at<float>(k) = scale*val[j]*3.0*sqrt(smodel.e.at<float>(k));
p.copyTo(smodel.p);
img = Scalar::all(255);
char str[256];
sprintf(str,"mode: %d, val: %f sd",k-3,val[j]/3.0);
draw_string(img,str);
vector<Point2f> q = smodel.calc_shape();
draw_shape(img,q,smodel.C); //s = V*p
imshow("shape model",img);
if(waitKey(10) == 'q')
return 0;
}
}
显示结果如下图:
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