2. 人脸关键点检测 Face Landmark Detection 人脸关键点检测,首先需要检测出图片中的人脸,并估计人脸的关键点姿态(pose). 人脸关键点共有 68 个,分别是人脸各部位的点,如嘴角(corners of the mouth),眼睛边(corners of the mouth)等. From:https://blog.csdn.net/kgzhang/article/details/75309395 2.1. HOG...
打开一个新文件,将其命名为facial_landmarks.py,然后插入以下代码: #importthenecessarypackages fromimutilsimportface_utils importnumpyasnp importargparse importimutils importdlib importcv2 #构造参数解析器并解析参数 ap=argparse.ArgumentParser() ap.add_argument("-p","--shape-predictor",required=True, help...
我们想要的特征点全部保存在了shape里面,d是dlib.rectangle(),里面保存着人脸检测矩形的左上和右下坐标,shape.part(i)是第i个特征点 landmark_predictor也是dlib训练好的人脸特征检测器,是基于Ensemble of Regression Trees的,在CVPR2014的论文有过,单人脸的特征点检测速度极快,Dlib就是实现了这种算法的,想要研究一...
功能: -你可以在 Texture2D、WebCamTexture 和图像字节数组中检测正面人脸和脸部特征点(68 点、17 点、6点)。另外,您可以通过修改经过调试的数据文件来检测其他对象。 –ObjectDetector 是通过使用经典的定向梯度直方图 (HOG) 功能结合线性分类器、图像金字塔和滑动窗口检测方案设计的。除了人脸检测器之外,您还可以训...
先给出测试的结果,关键点并不是特别准,原因是训练样本数据量太少。 以下给出完整的人脸关键点检测器训练代码。详细的代码解读请看第二部分。 /* faceLandmarksTrain.cpp function:借助dlib训练自己的人脸关键点检测器(参考dlib/examples/train_shape_predictor_ex) ...
1、使用dlib.get_frontal_face_detector()方法检测人脸的位置。 2、使用 dlib.shape_predictor()方法得到人脸的关键点。 3、使用dlib.face_recognition_model_v1()方法提取特征。 新建face_embedding1.py,插入代码: importdlib,numpyimportcv2# 人脸关键点检测器predictor_path="shape_predictor_68_face_landmarks....
():# 读取dlib的训练模型predictor_path="./data/shape_predictor_68_face_landmarks.dat"# 读取图片faces_path="./data/7.jpg"# 使用dlib自带的frontal_face_detector作为人脸检测器detector=dlib.get_frontal_face_detector()# 使用官方提供的模型构建特征提取器predictor=dlib.shape_predictor(predictor_path)#...
我们使用的Face detector是使用经典的HOG特征,结合线性分类器、图像金字塔和滑动窗口检测的算法。姿态估计器的建立是基于下文:One Millisecond Face Alignment with an Ensemble of Regression Trees by Vahid Kazemi and Josephine Sullivan, 并且在iBUG 300-W face landmark dataset进行训练。
使用dlib初始化人脸检测器，其中shape_predictor_68_face_landmarks文件可以从http://dlib.net/files/下载，这是官方已经训练好的模型。下面代码主要流程是从摄像头中读取图片检测人脸，检测特征点并显示 输入q退出 清理资源 整体代码 效果展示 总体来说如果使用已经训练好的模型来做人脸检测是非常简单的，唯一的坑就...
shape_predictor_68_face_landmarks.dat 二、具体实现 (1)图片检测 import dlib import cv2 # 与人脸检测相同,使用dlib自带的frontal_face_detector作为人脸检测器 detector = dlib.get_frontal_face_detector() # 使用官方提供的模型构建特征提取器 predictor = dlib.shape_predictor('E:data/shape_predictor_68_...