一种电竞直播过程中选手人脸自动追踪识别方法技术

本发明专利技术涉及电竞传媒行业技术领域，具体提供了一种电竞直播过程中选手人脸自动追踪识别方法，所述自动追踪识别方法包括如下步骤：S1、截取实时画面；S2、预处理获取的实时画面；S3、判断实时画面是否存在人脸；S4、计算实时画面人脸的中心位置；S5、调整摄像头设备使人脸的中心位置对应实时画面的中央区域；本发明专利技术通过截取电竞比赛中的实时画面，并获取人脸存在的可能性，提高了人物拍摄时脸部存在拍摄范围的可能性和人物拍摄的脸部的完整性，避免空拍，节省资源；进而通过获取实时画面人脸的中心位置，配合摄像头调整能够使人脸的中心位置位于实时画面的中央区域，提高对特定人脸目标追踪效果，进而提高直播效果。进而提高直播效果。进而提高直播效果。

【技术实现步骤摘要】
一种电竞直播过程中选手人脸自动追踪识别方法


[0001]本专利技术涉及电竞传媒行业
，具体涉及一种电竞直播过程中选手人脸自动追踪识别方法。

技术介绍

[0002]电竞是电子游戏比赛达到“竞技”层面的体育项目，电子竞技运动就是利用电子设备作为运动器械进行的、人与人之间的智力对抗运动，电竞赛事一般通过直播提升观众临场感，而为了最佳直播效果需要对特定人脸目标进行跟踪。
[0003]传统电竞直播中，选手拍摄多使用固定式拍摄设备对选手特写，如附图1所示。
[0004]显然，要跟踪图象中的人脸。首先要识别人脸。人脸识别就是利用计算机分析静态图片或视频序列。从中找出人脸并输出人脸的数目、位置及其大小等有效信息。其次就是跟踪人脸。就是要在检测到人脸的前提下。在后续帧中继续捕获人脸的位置及其大小等信息。人脸跟踪技术涉及到模式识别、图象处理、计算机视觉、生理学、心理学及形态学等诸多学科。人脸跟踪技术更为直接、友好。不会对用户造成心理障碍。此外，人脸跟踪技术研究与相关学科的发展及对人脑的认识程度紧密相关。这诸多因素使人脸跟踪研究成为一项既困难又极富挑战性的课题，随着直播行业的兴起，人脸追踪技术也逐渐受到各大直播平台的重视。
[0005]现有技术中存在拍摄时人脸追踪不完整的问题，人脸目标追踪效果不佳，影响直播效果。

技术实现思路

[0006]鉴于以上所述现有技术的缺点，本专利技术的目的在于提供一种电竞直播过程中选手人脸自动追踪识别方法，用于解决现有技术中拍摄时人脸追踪不完整的问题。
[0007]为实现上述目的及其他相关目的，本专利技术提供一种电竞直播过程中选手人脸自动追踪识别方法，所述自动追踪识别方法包括如下步骤：
[0008]S1、截取实时画面：通过cv2.VideoCapture()方法截取电竞比赛中的实时画面；
[0009]S2、预处理获取的实时画面：步骤S1中获取的实时画面将通过cv2.cvtColor(img,cv2,COLOR_BGR2RGB)进行灰度化的预处理；
[0010]S3、判断实时画面是否存在人脸：通过mediapipe中的solutions.face_detection的人脸识别模块，获取人脸存在的可能性；
[0011]S4、计算实时画面人脸的中心位置：通过mediapipe中的detection_location_data.relative_bounding_box,获取识别出来的人脸长方形边框中的一个顶点坐标(bboxC.xmin,bboxC.ymin)与长方形的bboxC.width宽、bboxC.height高对于图片的像素坐标；然后，通过img.shape读取截取的图片的iw宽度与ih高度获取实时画面人脸的中心位置；
[0012]S5、根据img.shape读取截取的图片的iw宽度与ih高度调整摄像头设备，使人脸的
中心位置位于实时画面的中央区域。
[0013]于本专利技术的一实施例中，步骤S1中，通过cap.read()读取截取的结果是否可读，并输出True或者False结果。
[0014]于本专利技术的一实施例中，步骤S3中，有且仅有results.detections存在人脸的数据且detection.score输出大于0.95，即人脸正确率高于95％才能够判断实时画面存在人脸。
[0015]于本专利技术的一实施例中，步骤S4中，实时画面的人脸中心采用的计算公式为：
[0016](int((bboxC.xmin+
⊙
.5＊bboxC.width)＊iw)，int((bboxC.ymin+
⊙
.5＊bboxC.height)＊ih))
[0017]于本专利技术的一实施例中，步骤S5中，所述摄像头设备包括可活动底座和设置在底座上的摄像头。
[0018]于本专利技术的一实施例中，所述底座包括：
[0019]舵机板，所述舵机板上设置有转轴；
[0020]通过活动套接转轴从而相对舵机板可活动连接的转动座；
[0021]活动铰接在转动座上的抬升座，所述摄像头安装在抬升座上；
[0022]所述摄像头设备能够通过转动座和抬升座实现左右活动和上扬下俯活动两个方向的自由度活动摄像功能。
[0023]于本专利技术的一实施例中，步骤S5中，所述实时画面的中央区域包括横坐标x和纵坐标y，横坐标x的取值范围在0.4iw到0.6iw之间，纵坐标y的取值范围在0.4ih到0.6ih之间。
[0024]如上所述，本专利技术提供的电竞直播过程中选手人脸自动追踪识别方法，具有以下有益效果：
[0025]本专利技术通过cv2.VideoCapture()方法截取电竞比赛中的实时画面，并通过mediapipe中的solutions.face_detection的人脸识别模块获取人脸存在的可能性，提高了人物拍摄时脸部存在拍摄范围的可能性和人物拍摄的脸部的完整性，避免空拍，节省资源；通过mediapipe中的detection_location_data.relative_bounding_box获取图片的像素坐标从而获取实时画面人脸的中心位置，配合摄像头调整能够使人脸的中心位置位于实时画面的中央区域，通过技术手段，用最小的成本解决选手拍摄的画面问题，提高对特定人脸目标追踪效果，进而提高直播效果。
附图说明
[0026]图1显示为现有技术公开的使用固定式拍摄设备对于选手特写的示意图。
[0027]图2显示为本专利技术实施例中公开的工作原理的流程示意图。
[0028]图3为本专利技术实施例中公开人脸识别使用的算法计算示意图。
[0029]图4为本专利技术实施例中公开的安装python环境截图。
[0030]图5为本专利技术实施例中公开的下载技术所需的代码库截图。
[0031]图6为本专利技术实施例中公开摄像头设备的结构示意图。
具体实施方式
[0032]以下由特定的具体实施例说明本专利技术的实施方式，熟悉此技术的人士可由本说明
书所揭露的内容轻易地了解本专利技术的其他优点及功效。
[0033]请参阅图1至图6须知，本说明书所附图式所绘示的结构、比例、大小等，均仅用以配合说明书所揭示的内容，以供熟悉此技术的人士了解与阅读，并非用以限定本专利技术可实施的限定条件，故不具技术上的实质意义，任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整，在不影响本专利技术所能产生的功效及所能达成的目的下，均应仍落在本专利技术所揭示的
技术实现思路
得能涵盖的范围内。同时，本说明书中所引用的如“上”、“下”、“左”、“右”、“中间”等用语，亦仅为便于叙述的明了，而非用以限定本专利技术可实施的范围，其相对关系的改变或调整，在无实质变更
技术实现思路
下，当亦视为本专利技术可实施的范畴。
[0034]请参阅图2，专利技术提供一种电竞直播过程中选手人脸自动追踪识别方法，所述自动追踪识别方法包括如下步骤：
[0035]S1、截取实时画面：通过cv2.VideoCapture()方法截取电本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电竞直播过程中选手人脸自动追踪识别方法，其特征在于，所述自动追踪识别方法包括如下步骤：S1、截取实时画面：通过cv2.VideoCapture()方法截取电竞比赛中的实时画面；S2、预处理获取的实时画面：步骤S1中获取的实时画面将通过cv2.cvtColor(img,cv2,COLOR_BGR2RGB)进行灰度化的预处理；S3、判断实时画面是否存在人脸：通过mediapipe中的solutions.face_detection的人脸识别模块，获取人脸存在的可能性；S4、计算实时画面人脸的中心位置：通过mediapipe中的detection_location_data.relative_bounding_box,获取识别出来的人脸长方形边框中的一个顶点坐标(bboxC.xmin,bboxC.ymin)与长方形的bboxC.width宽、bboxC.height高对于图片的像素坐标；然后，通过img.shape读取截取的图片的iw宽度与ih高度获取实时画面人脸的中心位置；S5、调整摄像头设备使人脸的中心位置对应实时画面的中央区域：根据img.shape读取截取的图片的iw宽度与ih高度调整摄像头设备，使人脸的中心位置位于实时画面的中央区域。2.根据权利要求1所述的电竞直播过程中选手人脸自动追踪识别方法，其特征在于：步骤S1中，通...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢逸仙，
申请(专利权)人：上海乐不可言电竞信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：