赤い点 = 左目の中心 (L)、右目の中心 (R)、口の中心 (M)
紫色のライン = ライン LR
赤い線 = L と R の中点を横切る水平線
黄色の線 = Mx で LR と交差する垂直線
青い線 = LM と RM
緑の線 = L と R の X 座標間の距離
このデータがあれば、顔のヨー、ピッチ、ロールを特定できますか?
私がこれまでに持っているのはロールだけです:
ロール = 左目と右目の角度差
L、R、M がすべて相対的に動くことを知っていれば、2D 空間でヨーとピッチを計算できるはずですよね?
私の最初の考えは、ヨーは、LR の x 座標の距離に対する M の X 座標の比率として計算できるということでした (緑の線)。
何かご意見は？
注：opencvを使用しています
カメラの座標系からオブジェクトの平行移動と回転を計算できる、solvePnPという関数があります。オブジェクト上の点の 3D 位置である、前述のオブジェクトの 3D モデルが必要であり、画像上でこれらの点を見つけます。
顔の輪郭がわからなくて、目や口の大きさがわからないので、重複している向きがたくさんあります。私たちの心は、顔の動きやジェスチャーを認識して解釈するために、これらの追加の指標を簡単に使用するため、うまくいくはずです.
飽きたら挑戦してみよう！ホワイトボードマーカーをバスルームに持っていきましょう。奇妙な組み合わせで顔を向け、目と口の中心を鏡に合わせます。次に、目と口が同じ位置に保たれるように、顔を他のツイスト アンド ターンに移動します。
簡単な方法の 1 つは、頭を左に 45 度回転させることです。目と口の位置をマークし、頭を右に 45 度回転させますが、頭全体を頭の半分だけ左に動かします。そこにマークを並べることができるはずです。