Swift 4：如何使用 ios11 视觉框架从面部标志点创建面部地图

IOS

使用IOS 11的视觉框架，我们可以从面部标志点创建面部地图。这项功能在Swift 4中得到了全面支持，并为开发者提供了强大的工具来处理面部识别和分析。下面我们将介绍如何使用这个功能，并提供一个简单的案例代码。

首先，我们需要导入Vision框架。在Swift 4中，我们可以使用以下代码完成导入：

import Vision

接下来，我们需要创建一个通过摄像头捕捉视频帧的会话。这可以通过AVFoundation框架来实现。我们将使用AVCaptureSession和AVCaptureVIDEODataOutput来实现这一点。以下是一个简单的示例代码：

import AVFoundation
let captureSession = AVCaptureSession()
guard let captureDevice = AVCaptureDevice.default(for: .vIDEO),
    let input = try? AVCaptureDeviceInput(device: captureDevice) else { return }
captureSession.addInput(input)
let output = AVCaptureVIDEODataOutput()
output.vIDEOSettings = [kCVPixelBufferPixelFormatTypeKey as String: kCVPixelFormatType_32BGRA]
output.setSampleBufferDelegate(self, queue: DispatchQueue.global(qos: .default))
captureSession.addOutput(output)
captureSession.startRunning()

在上面的代码中，我们首先创建了一个AVCaptureSession实例，并获取了默认的视频输入设备。然后，我们将该设备作为输入添加到会话中。接下来，我们创建了一个AVCaptureVIDEODataOutput实例，并设置了视频输出的格式。然后，我们将该输出添加到会话中，并启动会话。

现在，我们已经设置好了会话，接下来我们可以使用Vision框架来进行面部识别和分析。首先，我们需要创建一个VNFaceLandmarksRequest实例，并指定我们希望从面部获取的特征。以下是一个简单的示例代码：

let faceLandmarksRequest = VNDetectFaceLandmarksRequest { (request, error) in
    guard let observations = request.results as? [VNFaceObservation] else { return }
    
    for observation in observations {
        guard let landmarks = observation.landmarks else { continue }
        
        // 在这里处理面部标志点
    }
}

在上面的代码中，我们创建了一个VNFaceLandmarksRequest实例，并使用闭包来处理返回的结果。在闭包中，我们首先将返回的结果转换为VNFaceObservation对象的数组。然后，我们可以遍历这些观察结果，并获取每个观察结果的面部标志点。

现在，我们已经获取了面部标志点，我们可以根据这些标志点创建面部地图。以下是一个简单的示例代码：

if let faceContour = landmarks.faceContour {
    let points = faceContour.normalizedPoints
    
    // 在这里处理面部地图
}

在上面的代码中，我们首先获取了面部轮廓的标志点，并将其存储在一个数组中。然后，我们可以根据这些标志点来创建面部地图。

在以上代码的基础上，我们可以根据需要进行进一步的处理和分析。例如，我们可以计算面部的特征值，或者将面部地图与其他的面部地图进行比较等等。

案例代码

下面是一个完整的案例代码，演示了如何使用IOS 11的视觉框架从面部标志点创建面部地图：

import UIKit
import Vision
import AVFoundation
class ViewController: UIViewController, AVCaptureVIDEODataOutputSampleBufferDelegate {
    
    let captureSession = AVCaptureSession()
    
    override func viewDidLoad() {
        super.viewDidLoad()
        
        guard let captureDevice = AVCaptureDevice.default(for: .vIDEO),
            let input = try? AVCaptureDeviceInput(device: captureDevice) else { return }
        
        captureSession.addInput(input)
        
        let output = AVCaptureVIDEODataOutput()
        output.vIDEOSettings = [kCVPixelBufferPixelFormatTypeKey as String: kCVPixelFormatType_32BGRA]
        output.setSampleBufferDelegate(self, queue: DispatchQueue.global(qos: .default))
        
        captureSession.addOutput(output)
        
        captureSession.startRunning()
    }
    
    func captureOutput(_ output: AVCaptureOutput, didOutput sampleBuffer: CMSampleBuffer, from connection: AVCaptureConnection) {
        guard let pixelBuffer = CMSampleBufferGetImageBuffer(sampleBuffer) else { return }
        
        let faceLandmarksRequest = VNDetectFaceLandmarksRequest { (request, error) in
            guard let observations = request.results as? [VNFaceObservation] else { return }
            
            for observation in observations {
                guard let landmarks = observation.landmarks else { continue }
                
                if let faceContour = landmarks.faceContour {
                    let points = faceContour.normalizedPoints
                    
                    // 在这里处理面部地图
                    print(points)
                }
            }
        }
        
        try? VNImageRequestHandler(cvPixelBuffer: pixelBuffer, options: [:]).perform([faceLandmarksRequest])
    }
}

在上面的代码中，我们首先创建了一个名为ViewController的视图控制器类，并实现了AVCaptureVIDEODataOutputSampleBufferDelegate协议。在视图控制器的viewDidLoad方法中，我们设置了捕捉会话，并开始捕捉视频帧。

然后，我们实现了captureOutput方法，该方法在获取到视频帧后被调用。在该方法中，我们首先获取视频帧的像素缓冲区，并创建了一个VNFaceLandmarksRequest实例。然后，我们使用VNImageRequestHandler来处理像素缓冲区，并传入VNFaceLandmarksRequest实例。最后，我们在闭包中处理返回的结果，获取面部标志点，并打印出来。

通过以上的步骤，我们可以使用IOS 11的视觉框架从面部标志点创建面部地图。这为我们提供了许多有趣和有用的应用场景，如面部识别、表情识别等。希望这篇文章对你有所帮助！