OpenFace2.2.0的使用

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windows10安装OpenFace2.2.0教程

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前言

本文旨在记录和分享OpenFace支持的命令行操作，多为翻译自原项目作者提供的wiki。

原项目地址

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提示：以下是本篇文章正文内容

一、OpenFace功能模块

1. FeatureExtraction 用于包含单个人脸的序列分析 2. FaceLandmarkVidMulti 用于包含多个人脸的序列分析 3. FaceLandmarkImg 用于单个图像的分析（可包含多个人脸）

二、使用示例

1.提取C:\my videos\video.avi中的人脸信息（只包含一个人）

代码如下：

FeatureExtraction.exe -f "C:\my videos\video.avi"

2.如果上述文件中包含多个人脸

代码如下（示例）：

FaceLandmarkVidMulti.exe -f "C:\my videos\video.avi"

ps：执行上述两条命令后，会在工作目录下生成一个名为“processed”的文件夹，存储有特征信息

3.如果你想一次处理多个视频文件

代码如下：

FeatureExtraction.exe -f "C:\my videos\video1.avi" -f "C:\my videos\video2.avi" -f "C:\my videos\video3.avi"

或者：

FaceLandmarkVidMulti.exe -f "C:\my videos\video1.avi" -f "C:\my videos\video2.avi" -f "C:\my videos\video3.avi"

4.如果你只是想提取头部姿态信息（而非全部信息）

代码如下：

FeatureExtraction.exe -f "C:\my videos\video1.avi" -pose

5.如果你想提取一个文件夹（C:\my videos\sequence1）下所有图片的信息

代码如下：

FeatureExtraction.exe -fdir "C:\my videos\sequence1"

或者：

FaceLandmarkVidMulti.exe -fdir "C:\my videos\sequence1"

ps：同以上两个功能模块，执行这条命令同样也会产生“processed”文件夹

6.如果你想提取某一张图片的信息

代码如下：

FaceLandmarkImg.exe -f "C:\my images\img.jpg"

7.多张图片

代码如下：

FaceLandmarkImg.exe -f "C:\my images\img1.jpg" -f "C:\my images\img2.jpg" -f "C:\my images\img3.jpg"

8.文件夹下的所有图片

代码如下：

FaceLandmarkImg.exe -fdir "C:\my images"

ps:FeatureExtraction和FaceLandmarkVidMulti应用于图像序列，图像序列前后来自于视频文件的各个帧，相似性大，而FaceLandmarkImg应用于无需的图像集合，图像序列没有前后关系。

三、完全文档

1.FaceLandmarkImg

a.单个图像分析

• -f （filename> filename为输入的图片，可以有多个-f标志
• -out_dir （directory> 用于设定输出文件“processed”的存储位置
• -root （dir> 用于设置运行根目录，设置后-f即可使用相对路径（节约时间）
• -inroot （dir>用于设置输入根目录，设置后-f即可使用相对路径（节约时间）

b.批量图像分析

• -fdir （directory> 输入一个包含多个图像的文件夹，可检测文件夹下的所有图像（jpg、jpeg、png、bmp）
• -bboxdir 导入人脸探测器以代替原有的人脸探测器（.txt）
• -out_dir （directory> 用于设定输出文件“processed”的存储位置

2.FeatureExtraction and FaceLandmarkVidMulti

a.与输入相关的参数

• -f （filename> filename为输入的视频文件，可以有多个-f标志
• -fdir （directory> 检测文件夹下的所有图像（默认为帧序列，存储同视频文件存为一个数据文件）
• -device （device id> 网络摄像头实时监测时须提供网络摄像头设备ID
• -cam_width 网络摄像头的宽度像素值（默认640只在有摄像头输入时参数有效）
• -cam_height 网络摄像头的高度像素值（默认480只在有摄像头输入时参数有效）
• -root （dir> 运行根目录
• -inroot （dir> 用于设置输入根目录，设置后-f即可使用相对路径（节约时间）
• -au_static OpenFace支持静态和动态两种动作单元预测模型。一般而言，在图像检测中默认使用静态模型，在图像序列和视频的检测中使用动态模型。但是对于一些特定的视频序列或者图像序列，并不具备很好的动态追踪特性，在这种情况下仍旧使用动态模型不利于检测的准确性，调用此参数可手动切换为静态模型。

b.与输出相关的参数

• -out_dir （dir> 为输出文件设定一个根目录，如不设置本参数，则默认在工作目录下创建processed文件夹
• -of （filename> 设置输出文件的文件名
• -oc <FOURCC_CODE> 输出视频文件的FOURCC编码，可能是表示文件后缀名？

c.其他与输出相关的参数

• -verbose 实时可视化处理过程，包含所有功能模块的可视化
• -vis-track 实时可视化面部追踪
• -vis-hog 实时可视化HOG特征（梯度方向直方图）
• -vis-align 实时可视化抠出来的面部区域
• -vis-aus 实时可视化面部动作单元
• -simscale （float> 面部相似性均衡的尺度（默认为0.7）
• -simsize （int> 面部相似性均衡中的图像宽高尺寸（像素）
• -format_aligned （format> 面部相似性对齐输出图像的后缀名（png、jpg等OpenCV支持的格式）
• -format_vis_image （format>可视化图像的输出格式（仅应用于FaceLandmarkImg）
• -nomask 面部相似性的图片不再用黑色遮罩无关部分
• -g 输出图像设置为灰度模式
  与输出特征选取相关的：
• -2Dfp 只输出2D关键点坐标（像素）
• -3Dfp 输出3D关键点坐标（mm）
• -pdmparams 输出刚性和非刚性形状参数
• -pose 输出头部姿态
• -aus 输出面部动作单元
• -gaze 输出眼部注视估计结果以及与它相关的特征（眼部关键点2D、3D坐标）
• -hogalign 输出HOG特征文件
• -simalign 输出追踪的人脸的相似性对齐图片
• -nobadaligned 如果输出人脸相似性对齐的图片，则不应该存储那些检测失败或无法识别的帧，以节省硬盘空间
• -tracked 输出关键点标记后的视屏文件

3.FaceLandmarkVid

• -f 输入的视频文件，多个视频文件可用多个-f标志来指定
• -device <device_num> 读取图像的摄像头编号（默认为0）
• -cam_width 输入摄像头宽度分辨率（默认640）
• cam_height 输入摄像头高度分辨率（默认480）
• -inroot （directory> 设定输入文件根路径，则-f指定的路径可用相对路径表示

4.适用于所有功能的一般参数

a.确定使用模型的参数

• -mloc （the location of landmark detection models>
  可选项：

1. “model/main_ceclm_general.txt” 默认选项，最准确最慢内存开销最大
2. “model/main_clnf_general.txt” 在大多数情况下表现良好，不适用于侧脸和很夸张的表情
3. "model/main_clnf_wild.txt 用部分数据集训练出来的，2的低配版
4. “model/main_clnf_multi_pie.txt” 在光线充足的环境下表现很好
5. “model/main_clm_general.txt” 最不准确但最快的模型

b.模型参数

• -wild 当图像难以检测时扩大搜索范围
• -multi_view <0/1> 使用多视图初始化（慢但是鲁棒性强），默认关闭

c.可选相机参数（用于适当的头部姿态和眼部注视计算）

• -fx （focal length in x>
• -fy <（ocal length in y>
• -cx （optical centre in x>
• -cy （optical centre in y>

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END!