face_landmarks_multi_face.py

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# Questo esempio mostra il modello MediaPipe Face Landmark Detection di Google per più volti.
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# NOTA: questo esempio richiede una OpenMV Cam con NPU come la AE3 o la N6 per funzionare in tempo reale.

import csi
import time
import ml
from ml.preprocessing import Normalization
from ml.postprocessing.mediapipe import BlazeFace
from ml.postprocessing.mediapipe import FaceLandmarks

# Inizializza il sensore.
csi0 = csi.CSI()
csi0.reset()
csi0.pixformat(csi.RGB565)
csi0.framesize(csi.VGA)

# BlazeFace richiede un'immagine quadrata per ottenere i migliori risultati.
# FaceLandmarks funziona con immagini non quadrate provenienti dai ritagli di BlazeFace.
csi0.window((400, 400))

# Carica il modello integrato di rilevamento volti
face_detection = ml.Model("/rom/blazeface_front_128.tflite", postprocess=BlazeFace(threshold=0.4))
print(face_detection)

# Carica il modello integrato di rilevamento dei punti chiave del volto
face_landmarks = ml.Model("/rom/face_landmarks_192.tflite", postprocess=FaceLandmarks(threshold=0.4))
print(face_landmarks)

clock = time.clock()
while True:
    clock.tick()
    img = csi0.snapshot()

    # faces è una lista di tuple ((x, y, w, h), score, keypoints)
    for r, score, keypoints in face_detection.predict([img]):
        # rect è (x, y, w, h) - ingrandire di 2x per il modello di punti chiave del volto
        wider_rect = (r[0] - r[2] // 2, r[1] - r[3] // 2, r[2] * 2, r[3] * 2)
        # Opera solo sulla ROI del volto rilevato
        n = Normalization(roi=wider_rect)

        # marks è una lista di tuple ((x, y, w, h), score, keypoints)
        for r, score, keypoints in face_landmarks.predict([n(img)]):
            ml.utils.draw_predictions(img, [r], ("face",), ((0, 0, 255),), format=None)

            # keypoints è un ndarray di forma (468, 3) dove ogni punto chiave è (x, y, z)
            ml.utils.draw_keypoints(img, keypoints, radius=0, color=(255, 0, 0))

    print(clock.fps(), "fps")