Python库从68个地标点检索面部姿势

有人能告诉我一个库的方向吗？这个库可以从Python中的68个里程碑点估计面部姿势

更具体地说，存在许多这样的库。然而，它们通常从图像开始。我想跳过地标检测，因为我已经有了它。我只想将68个点的地标输入到一个函数中，并检索人脸的旋转和平移

如果我不是一个完整的Python新手，我可能能够从现有库中提取相关的部分，但我发现这很难做到

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谢谢。

这个库似乎能帮你完成任务

它似乎分三步工作

人脸检测

地标探测

姿势估计。在获得68个面部标志点后，通过互PnP算法计算出姿态

因此，您应该查看此

双向PnP算法的代码库，该算法将68个地标作为输入


为您简要总结整个姿势估计代码文件


PoseEstimator
类包含所有相关函数
\uuuu init\uuuu
功能正在将
self.model\u点
建立为鼻尖、下巴、嘴坐标。它还处理相机内部、旋转和平移向量。所有这些都是进行姿势估计的PnP算法的基本输入
self.\u get\u full\u model\u points（）
从文件中读取地标点并将其存储在
self.model\u points\u 68
这个类有一个重要的函数，叫做
solve\u pose\u by\u 68\u points
，它正在做你需要的事情。它需要输入您的地标
使用此
通过_68_点求解_姿势（）
函数
该函数的输入是一个名为
marks

您需要找到一种方法，以
标记
变量为指导，将您自己的地标点输入此
通过68点解决姿势
函数

或者，只需从
pose\u estimator.py
文件和其中的
solve\u pose\u by_68_points
函数中重新创建代码

旁注-该函数只是调用了
cv2.solvePnP
，我猜是PnP算法的openCVs实现。
非常感谢您的指点！看起来解决方案确实在此文件中。我会尝试一下，然后汇报。我取得了一些进展，但也有一些瓶颈。当我调用solve_pose_by_68_points（）时，我需要提供一个OpenCV Mat对象。我有一个二维数组。目前，我正在使用这段代码将我的points数组转换为Numpy数组，根据我在其他地方读到的内容，该数组应该与Python中的Mat对象相同：Numpy.array（points，np.float32）。我不知道这是否正确。我试着使用旋转数据，但数字太小，以至于我无法注意到实际的姿势变化…请在某个地方共享您的代码，帮助我运行它。给我你的点数组，给我解68点的姿势（）函数谢谢你回复我。我把我目前掌握的东西大致放在哪里。我确实在最后得到了数字，但我不认为他们是对的。。。我不知道如何从数组创建cv.Mat。要点如下：