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ming437/beauty

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# %% coding=utf-8
import sys
import cv2
import dlib
import numpy as np
import pandas as pd
from skimage.feature import local_binary_pattern
from sklearn.externals import joblib
"""
实际预测部分
"""
#todo
# 1.lime问题太多,将lime更换成interpret
predictor_path = "model/shape_predictor_68_face_landmarks.dat"
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor(predictor_path)
model = joblib.load('model/beauty_1.pkl')
select_cols = ['Image', 'label', '0_10_x', '0_10_y', '0_11_x', '0_11_y', '0_12_x', '0_12_y', '0_13_x', '0_13_y',
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'9_59_y', '9_60_x', '9_60_y', '9_61_x', '9_61_y', '9_62_x', '9_62_y', '9_63_x', '9_63_y', '9_64_x',
'9_64_y', '9_65_x', '9_65_y', '9_66_x', '9_66_y', '9_67_x', '9_67_y', 'skin_0', 'skin_1', 'skin_10',
'skin_11', 'skin_12', 'skin_13', 'skin_14', 'skin_15', 'skin_16', 'skin_17', 'skin_18', 'skin_19',
'skin_2', 'skin_20', 'skin_21', 'skin_22', 'skin_23', 'skin_24', 'skin_25', 'skin_3', 'skin_4', 'skin_5',
'skin_6', 'skin_7', 'skin_8', 'skin_9']
# 生成lbph特征
def lbph_extract(img, d=None, eps=1e-7):
no_points = 24
radius = 8
d_top = d.top()
d_bottom = d.bottom()
d_left = d.left()
d_right = d.right()
cropped = img[d_top:d_bottom, d_left:d_right]
im_gray = cv2.cvtColor(cropped, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
lbp = local_binary_pattern(im_gray, no_points, radius, method='uniform')
(histogram, _) = np.histogram(lbp.ravel(),
bins=np.arange(0, no_points + 3),
range=(0, no_points + 2))
# now we need to normalise the histogram so that the total sum=1
histogram = histogram.astype("float")
histogram /= (histogram.sum() + eps)
skin_hist = {}
for i, h in enumerate(histogram):
skin_hist['skin_' + str(i)] = h
return skin_hist
def prepare_input(img_path):
global select_cols
img = dlib.load_rgb_image(img_path)
dets = detector(img, 1)
df_image = None
for k, d in enumerate(dets):
# print("Detection {}: Left: {} Top: {} Right: {} Bottom: {}".format(k, d.left(), d.top(), d.right(), d.bottom()))
f_width = abs(d.right() - d.left())
f_height = abs(d.bottom() - d.top())
# print('width:' + str(f_width) + ', height:' + str(f_height))
# Get the landmarks/parts for the face in box d.
shape = predictor(img, d)
# print("Part 0: {}, Part 1: {} ...".format(shape.part(0), shape.part(1)))
face_shape = {}
for i in range(0, 67):
for j in range(i + 1, 68):
face_shape[str(i) + '_' + str(j) + '_x'] = abs(shape.part(i).x - shape.part(j).x) / f_width
face_shape[str(i) + '_' + str(j) + '_y'] = abs(shape.part(i).y - shape.part(j).y) / f_height
# print(str(i) + '_' + str(j))
# shape_size.append(face_shape)
skin_hists = lbph_extract(img, d)
face_shape.update(skin_hists)
face_shape = {k: v for k, v in face_shape.items() if k in select_cols}
df_image = pd.DataFrame.from_dict([face_shape])
break
#df_image = {k: v for k, v in df_image.items() if k in select_cols}
#print(df_image)
return df_image
def predict(f):
global detector, predictor, model
#shape_size = []
img = dlib.load_rgb_image(f)
dets = detector(img, 1)
for k, d in enumerate(dets):
df_image = prepare_input(img, d)
#print(df_image.columns)
pred = model.predict(df_image)
break
return pred
if __name__ == "__main__":
try:
test = sys.argv[1]
except:
# 修改这里的图片路径
test = "data/2.jpg"
score = predict(test)
print('beauty score:' + str(score))
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https://gitee.com/ming437/beauty.git
git@gitee.com:ming437/beauty.git
ming437
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