人脸自收集数据集辅助制作工具——人脸关键点数据标注

综述

我们在进行人脸属性识别深度学习算法研究过程中除了使用开源带标签的数据以外，都会根据具体使用场景与需求用到大量自收集的图像数据（开源/爬虫/自拍等），然这些数据一般是没有人脸对应属性标注标签的。而我们在研究人脸各种检测算法时最终训练需要的数据就是图像+标签，所以如何快速标注这些特定数据便是数据收集工作的重点。本文主要讲一下如何通过python工具辅助标注人脸关键点数据，在此做一个分享。

标注目标确定

• 待标注图片：带有人脸的照片（单人脸/人脸区域在整个图像的占比足够多）
• 标注属性：人脸68关键点坐标（如下图所示）
  
• 标签文件：pts文本（可转为txt）
• 标注文本格式：

version: 1
n_points: 68
{
x0 y0
x1 y1
......
x67 y67
}
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• 数据命名规范：图片文件与标签文件同名（除后缀名以外）

辅助工具开发所需的关键技术

图像按实际像素尺寸显示

• 实现功能：将图像按左上角为坐标原点，水平向右为x轴正方向，垂直向下为y轴正方向
• 关键代码：

# 设置显示图片
im = Image.open(img_path)
# 创建figure（绘制面板）、创建图表（axes）
self.fig, self.ax = plt.subplots()
plt.imshow(im)
# 设置标题
self.ax.set_title(img_path + "\n" + 'Click and drag a point to move it, this will update the ax txt!')
# 设置坐标轴范围
self.img_size = im.size
self.ax.set_xlim(0, self.img_size[0])  # 图片像素宽度
self.ax.set_ylim(0, self.img_size[1])  # 图片像素高度
self.ax.xaxis.set_ticks_position('top')  # 将x轴的位置设置在顶部
self.ax.invert_yaxis()  # y轴反向
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待标注图像人脸关键点坐标初始化

• 实现功能：将待标注图片初始化一个带68关键点坐标信息的标签，需要使用预训练好的深度学习模型（人脸区域检测+人脸68关键点检测）
• 关键代码：

def getFacePoit(self, img_path):
	"""
	根据标签文件中的坐标在人脸图片上绘制关键点
	:param img_path: 待标注图片路径
	:param txt_path: 标注文件路径
	:return:
	"""
	
	x = []
	y = []
	self.txt_path = ""
	# 根据图片路径求得标签文件路径
	if os.path.splitext(img_path)[1] == '.jpg' or os.path.splitext(img_path)[1] == '.png':
	    fileName = os.path.splitext(img_path)[0]
	    self.txt_path = fileName + ".pts"
	    # 判断标签文件后是否存在
	    if not os.path.exists(self.txt_path):
	        with open(self.txt_path, 'a') as fw:
	            fw.write("version: 1" + "\n")
	            fw.write("n_points: 68" + "\n")
	            fw.write("{" + "\n")
	            fw.close()
	        # 调用模型输出并写入预测关键点坐标
	        try:
	            landmarks, x1, y1 = PFLD.getLandMarks(img_path)
	            # if landmarks is not None:
	            for (x0, y0) in landmarks.astype(np.float32):
	                with open(self.txt_path, 'a') as fw:
	                    fw.write('%.7s' % str(x0+x1) + " " + '%.7s' % str(y0+y1) + "\n")
	                    fw.close()
	                x.append(float('%.7s' % str(x0+x1)))
	                y.append(float('%.7s' % str((y0+y1))))
	            with open(self.txt_path, 'a') as fw:
	                fw.write("}")
	                fw.close()
	        except Exception:
	            os.remove(self.txt_path)
	            print("该图片未检测到人脸，无法输出标签数据")
	    else:
	        # 直接读取标签文件获取关键点信息
	        try:
	            num_of_line = 1
	            with open(self.txt_path, 'r') as f:
	                while True:
	                    line = f.readline()
	                    print(line)
	                    if num_of_line <= 4:
	                        print("非坐标行")
	                    elif num_of_line > 4 and num_of_line < 73:
	                        num = list(map(float, line.strip().split()))
	                        # 坐标变换
	                        x.append(float('%.7s' % str(num.__getitem__(0))))
	                        y.append(float('%.7s' % str(num.__getitem__(1))))
	                    else:
	                        break
	                    num_of_line = num_of_line + 1
	        except Exception:
	            os.remove(self.txt_path)
	            print("该标签数据不完整，请重新运行本程序写入")
	return x, y
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待标注图像人脸关键点坐标动态设置与保存

• 实现功能：将待标注图片初始化的68关键点按像素位置绘制显示到图像中，并可以通过手动拖动未准确标注的关键点来矫正其位置，并更新保存到标签文件中。
• 关键代码：

# 设置关键点初始值
self.x, self.y = self.getFacePoit(img_path) # 调用模型或读取标签文件中关键点坐标信息
# 绘制2D的点到图像中
self.line = Line2D(self.x, self.y, ls="", marker='.', markersize=2, markerfacecolor='g', animated=True)
self.ax.add_line(self.line)
# 标志值设为none
self._ind = None
# 设置画布，方便后续画布响应事件
canvas = self.fig.canvas
self.fig.canvas.mpl_connect('draw_event', self.draw_callback)
self.fig.canvas.mpl_connect('button_press_event', self.button_press_callback)
self.fig.canvas.mpl_connect('button_release_event', self.button_release_callback)
self.fig.canvas.mpl_connect('motion_notify_event', self.motion_notify_callback)
self.canvas = canvas
plt.show()
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标注工具完整工程地址

LandmarksAnnotation

工具使用

至此，我们的人脸关键点标注工具便开发完成了，完美解决了人脸关键点信息标注难的问题，极大提升了标注工作的效率，不知各位大佬是否还有其他更好的方法，欢迎评论区交流讨论。