在 GPUImage 中检测人脸关键点
在相机应用中，实时贴纸、实时瘦脸是比较常见的功能，它们的实现基础是人脸关键点检测。本文主要介绍，如何在 GPUImage 中检测人脸关键点。
前言
我们要通过某一种方式，获取视频中每一帧的人脸关键点，然后通过 OpenGL ES 将关键点绘制到屏幕上。最终呈现效果如下：
这里分为两个步骤：关键点获取、关键点绘制。
一、关键点获取
在苹果自带的 SDK 中，已经包含了一部分的人脸识别功能。比如在 CoreImage、AVFoundation 中，就提供了相关的接口。但是，它们提供的接口功能有限，并不具备人脸关键点检测功能。
我们要在视频中进行实时的人脸关键点检测，还需要借助第三方的库。这里主要介绍两种方式：
• Face++
• OpenCV + Stasm
1、Face++
简介
Face++ 的人脸关键点 SDK 是收费的，但是它也提供免费试用的版本。
在免费试用的版本中，试用的 API Key 每天可以发起 5 次联网授权，每次授权的时长为 24 小时。也就是说，在不删除 APP 的情况下，只要测试设备不超过 5 台，就可以一直使用下去。
这对于开发者来说还是非常友好的，而且 Face++ 的注册集成也比较简单，建议大家都尝试一下。
如何集成
人脸关键点 SDK 的集成可以参照 官方文档 ，先注册再下载 SDK 压缩包，压缩包里有详细的集成步骤。
如何使用
人脸关键点 SDK 的使用主要分为三步：
• 第一步：发起联网授权
授权的操作不一定发起网络请求，而是会先检查本地的授权信息是否过期，过期了才会发起网络请求。
@weakify(self);
[MGFaceLicenseHandle licenseForNetwokrFinish:^(bool License, NSDate *sdkDate) {
@strongify(self);
dispatch_async(dispatch_get_main_queue(), ^{
if (License) {
[[UIApplication sharedApplication].keyWindow makeToast:@"Face++ 授权成功！"];
[self setupFacepp];
} else {
[[UIApplication sharedApplication].keyWindow makeToast:@"Face++ 授权失败！"];
}
});
}];
• 第二步：初始化人脸检测器
授权成功后，开始人脸检测器的初始化。初始化过程会进行模型数据加载，然后对识别模式、视频流格式、视频旋转角度等进行设置。
NSString *modelPath = [[NSBundle mainBundle] pathForResource:KMGFACEMODELNAME
ofType:@""];
NSData *modelData = [NSData dataWithContentsOfFile:modelPath];
self.markManager = [[MGFacepp alloc] initWithModel:modelData
faceppSetting:^(MGFaceppConfig *config) {
config.detectionMode = MGFppDetectionModeTrackingRobust;
config.pixelFormatType = PixelFormatTypeNV21;
config.orientation = 90;
}];
• 第三步：检测视频帧
人脸检测器初始化成功后，可以对视频流每一帧进行检测，这里传入的是 CMSampleBufferRef 类型的数据。由于顶点坐标的范围是 -1 ~ 1，所以还需要根据当前的视频尺寸比例，对识别的结果进行坐标转换。
- (float *)detectInFaceppWithSampleBuffer:(CMSampleBufferRef)sampleBuffer
facePointCount:(int *)facePointCount
isMirror:(BOOL)isMirror {
if (!self.markManager) {
return nil;
}
MGImageData *imageData = [[MGImageData alloc] initWithSampleBuffer:sampleBuffer];
[self.markManager beginDetectionFrame];
NSArray *faceArray = [self.markManager detectWithImageData:imageData];
// 人脸个数
NSInteger faceCount = [faceArray count];
int singleFaceLen = 2 * kFaceppPointCount;
int len = singleFaceLen * (int)faceCount;
float *landmarks = (float *)malloc(len * sizeof(float));
for (MGFaceInfo *faceInfo in faceArray) {
NSInteger faceIndex = [faceArray indexOfObject:faceInfo];
[self.markManager GetGetLandmark:faceInfo isSmooth:YES pointsNumber:kFaceppPointCount];
[faceInfo.points enumerateObjectsUsingBlock:^(NSValue *value, NSUInteger idx, BOOL *stop) {
float x = (value.CGPointValue.y - self.sampleBufferLeftOffset) / self.videoSize.width;
x = (isMirror ? x : (1 - x)) * 2 - 1;
float y = (value.CGPointValue.x - self.sampleBufferTopOffset) / self.videoSize.height * 2 - 1;
landmarks[singleFaceLen * faceIndex + idx * 2] = x;
landmarks[singleFaceLen * faceIndex + idx * 2 + 1] = y;
}];
}
[self.markManager endDetectionFrame];
if (faceArray.count) {
*facePointCount = kFaceppPointCount * (int)faceCount;
return landmarks;
} else {
free(landmarks);
return nil;
}
}
2、OpenCV + Stasm
简介
OpenCV 是一个开源的跨平台计算机视觉库，实现了图像处理方面的很多通用算法。Stasm 是用于检测人脸特征的开源算法库，依赖于 OpenCV 。
我们知道，iPhone 屏幕的刷新频率可以达到 60 帧每秒。在相机预览时，出于功耗方面的考虑，一般会将帧率限制到 30 帧每秒左右，且不会引起明显的卡顿。
所以，我们要对每一帧数据进行识别，则要求每一帧的识别时间要小于 1 / 30 秒，否则图像数据的渲染操作就要等待识别结果，从而导致帧率下降，引起卡顿。
遗憾的是，采用 OpenCV + Stasm 的方式，每一帧的识别时间是超过 1 / 30 秒的。它或许更适合用来做静态图片的识别。
所以也更推荐使用 Face++ 的方式。
如何集成
OpenCV 通过 CocoPods 的方式来引入：
pod 'OpenCV2-contrib'
OpenCV2-contrib 相比于 OpenCV2 多包含了一些拓展包，比如 face 模块，而 Stasm 算法库需要依赖 face 模块。
Stasm 算法库可以从 这个地址 下载，需要将 stasm 和 haarcascades 文件夹都加入工程中。
如何使用
人脸关键点的识别主要通过调用 stasm_search_single 函数来实现。
由于这个方法的检测时间较长，因此我们在将视频帧数据传入之前，会先做单通道化、尺寸压缩等处理。这样的话， Stasm 拿到的每一帧的数据量会减少，可以有效地缩短检测的时长，但相应地也会损失检测的精度。
关键的代码：
- (float *)detectInOpenCVWithSampleBuffer:(CMSampleBufferRef)sampleBuffer
facePointCount:(int *)facePointCount
isMirror:(BOOL)isMirror {
cv::Mat cvImage = [self grayMatWithSampleBuffer:sampleBuffer];
int resultWidth = 250;
int resultHeight = resultWidth * 1.0 / cvImage.rows * cvImage.cols;
cvImage = [self resizeMat:cvImage toWidth:resultHeight]; // 此时还没旋转，所以传入高度
cvImage = [self correctMat:cvImage isMirror:isMirror];
const char *imgData = (const char *)cvImage.data;
// 是否找到人脸
int foundface;
// stasm_NLANDMARKS 表示人脸关键点数，乘 2 表示要分别存储 x， y
int len = 2 * stasm_NLANDMARKS;
float *landmarks = (float *)malloc(len * sizeof(float));
// 获取宽高
int imgCols = cvImage.cols;
int imgRows = cvImage.rows;
// 训练库的目录，直接传 [NSBundle mainBundle].bundlePath 就可以，会自动找到所有文件
const char *xmlPath = [[NSBundle mainBundle].bundlePath UTF8String];
// 返回 0 表示出错
int stasmActionError = stasm_search_single(&foundface,
landmarks,
imgData,
imgCols,
imgRows,
"",
xmlPath);
// 打印错误信息
if (!stasmActionError) {
printf("Error in stasm_search_single: %s\n", stasm_lasterr());
}
// 释放cv::Mat
cvImage.release();
// 识别到人脸
if (foundface) {
// 转换坐标
for (int index = 0; index < len; ++index) {
if (index % 2 == 0) {
float scale = (self.videoSize.height / self.videoSize.width) / (16.0 / 9.0);
scale = MAX(1, scale); // 比例超过 16 : 9 进行横向缩放
landmarks[index] = (landmarks[index] / imgCols * 2 - 1) * scale;
} else {
float scale = (16.0 / 9.0) / (self.videoSize.height / self.videoSize.width);
scale = MAX(1, scale); // 比例小于 16 : 9 进行纵向缩放
landmarks[index] = (landmarks[index] / imgRows * 2 - 1) * scale;
}
}
*facePointCount = stasm_NLANDMARKS;
return landmarks;
} else {
free(landmarks);
return nil;
}
}
二、关键点绘制
通过上面的步骤，我们已经有了顶点数据，区别只是两种方式的顶点数量不同。
顶点数据的绘制，要在 GPUImageFilter 中进行。我们要自定义一个滤镜，然后在这个滤镜中实现人脸关键点的绘制逻辑。
在 GPUImageFilter 中，渲染的流程是在 -renderToTextureWithVertices:textureCoordinates: 这个方法里执行的。因此在自定义的滤镜中，我们需要重写这个方法。
在这个方法里，我们需要做两件事情，一是将输入的纹理原封不动地绘制，二是对人脸关键点的绘制。
纹理的绘制使用的是三角形图元，人脸关键点的绘制使用的是点图元，因此我们需要分成两次绘制。在原来的绘制方法中，已经有了纹理的绘制逻辑。所以，我们只需要在纹理绘制结束后，加上人脸关键点的绘制。
完整的重写后的方法：
- (void)renderToTextureWithVertices:(const GLfloat *)vertices
textureCoordinates:(const GLfloat *)textureCoordinates {
if (self.preventRendering)
{
[firstInputFramebuffer unlock];
return;
}
[GPUImageContext setActiveShaderProgram:filterProgram];
outputFramebuffer = [[GPUImageContext sharedFramebufferCache] fetchFramebufferForSize:[self sizeOfFBO] textureOptions:self.outputTextureOptions onlyTexture:NO];
[outputFramebuffer activateFramebuffer];
if (usingNextFrameForImageCapture)
{
[outputFramebuffer lock];
}
[self setUniformsForProgramAtIndex:0];
glClearColor(backgroundColorRed, backgroundColorGreen, backgroundColorBlue, backgroundColorAlpha);
glClear(GL_COLOR_BUFFER_BIT);
glActiveTexture(GL_TEXTURE2);
glBindTexture(GL_TEXTURE_2D, [firstInputFramebuffer texture]);
glUniform1i(filterInputTextureUniform, 2);
glUniform1i(self.isPointUniform, 0); // 表示是绘制纹理
glVertexAttribPointer(filterPositionAttribute, 2, GL_FLOAT, 0, 0, vertices);
glVertexAttribPointer(filterTextureCoordinateAttribute, 2, GL_FLOAT, 0, 0, textureCoordinates);
glDrawArrays(GL_TRIANGLE_STRIP, 0, 4);
// 绘制点
if (self.facesPoints) {
glUniform1i(self.isPointUniform, 1); // 表示是绘制点
glUniform1f(self.pointSizeUniform, self.sizeOfFBO.width * 0.006); // 设置点的大小
glVertexAttribPointer(filterPositionAttribute, 2, GL_FLOAT, 0, 0, self.facesPoints);
glDrawArrays(GL_POINTS, 0, self.facesPointCount);
}
[firstInputFramebuffer unlock];
if (usingNextFrameForImageCapture)
{
dispatch_semaphore_signal(imageCaptureSemaphore);
}
}
在绘制点图元的时候，可以通过对 gl_PointSize 进行赋值，来指定点的大小。然后在外部通过 uniform 变量传值的方式进行控制。
顶点着色器代码：
precision highp float;
attribute vec4 position;
attribute vec4 inputTextureCoordinate;
varying vec2 textureCoordinate;
uniform float pointSize;
void main()
{
gl_Position = position;
gl_PointSize = pointSize;
textureCoordinate = inputTextureCoordinate.xy;
}
由于两次渲染的逻辑是独立的，所以一般来说，应该使用不同的 Shader 来实现。但由于这里的渲染逻辑比较简单，所以直接将两次渲染的逻辑都放到同一个 Shader 中。这也可以避免 Program 的来回切换，然后用一个 uniform 变量来判断当前的绘制类型。
片段着色器代码：
precision highp float;
varying vec2 textureCoordinate;
uniform sampler2D inputImageTexture;
uniform int isPoint;
void main()
{
if (isPoint != 0) {
gl_FragColor = vec4(1.0, 1.0, 1.0, 1.0);
} else {
gl_FragColor = texture2D(inputImageTexture, textureCoordinate);
}
}
最后，只需要将这个滤镜加入到滤镜链里，就可以看到人脸关键点的绘制效果了。
源码
请到 GitHub[1] 上查看完整代码。
参考
[1]https://github.com/lmf12/SimpleCam
[2]iOS 计算机视觉 - 人脸识别 https://juejin.im/post/5bb1da0bf265da0b001f4374
[3]iOS - 人脸特征关键点获取 https://www.jianshu.com/p/ab9513ebd028