“import dlib”和“from PIL import ImageFont,Image,ImageDraw”;建立变量det_face并赋值为“dlib.get_frontal_face_detector()”,作用是进行人脸检测器的创建;建立变量det_landmark并赋值为“dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")”,作用是进行关键点检测器的加载(读取landmarks.dat预...
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....
使用dlib库的get_frontal_face_detector模块探测出人脸，使用shape_predictor_68_face_landmarks.dat特征数据预测人脸特征数值，开启笔记本自带的摄像头cap。以下代码通过获取人脸上68点位置，同时计算68点位置的长度宽度比来预测人的情绪。标识出5种情绪：doubt、angry、nature、happy、amazing def learning_face(self):#...
detector=dlib.get_frontal_face_detector()# 加载人脸关键点检测模型 predictor_path="shape_predictor_68_face_landmarks.dat"predictor=dlib.shape_predictor(predictor_path)defface_landmark_detect(imgfile):win=dlib.image_window()print("Processing file: {}".format(imgfile))img=dlib.load_rgb_image(img...
一、dlib基本人脸检测 import dlib import imageio.v2 as imageio # 导入imageio库的v2版本 from imageio import imread # 从imageio库中导入imread函数 import glob # 导入glob库 detector = dlib.get_frontal_face_detector() # 创建人脸检测器对象 ...
1.dlib.get_frontal_face_detector() # 获得人脸框位置的检测器, detector(gray, 1) gray表示灰度图, 2.dlib.shape_predictor(args['shape_predictor']) # 获得人脸关键点检测器, predictor(gray, rect) gray表示输入图片,rect表示人脸框的位置信息
使用dlib实现人脸检测 步骤: 1.加载dlib自带的frontal_face_detector作为我们的人脸征检测器 2.加载官方提供的模型构建特征提取器 3.使用detector进行人脸检测 4.输出人脸个数 5.使用predictor进行人脸关键点识别 6.绘出关键点 python代码: importsysimportdlibimportnumpyfromskimageimportiodefdlib_demo():# 使用dlib...
detector=dlib.get_frontal_face_detector()predictor=dlib.shape_predictor(predictor_path) 第三步,检测人脸68个特征点的数据并存储在文件中: 代码语言:javascript 复制 fi=open("./train_dir/face_feature3.txt","a")foriinrange(4000):f=faces_folder_path+'file'+'{:0>4d}'.format(i+1)+".jpg"img...
detector = dlib.get_frontal_face_detector() 功能:人脸检测画框 参数:无 返回值:默认的人脸检测器 faces = detector(img_gray, 0) 功能:对图像画人脸框 参数:img_gray:输入的图片 返回值:人脸检测矩形框4点坐标。坐标为[(x1, y1) (x2, y2)]。可以通过函数的left,right,top,bottom方法分别获取对应的x1...
其中人脸检测相对来说比较简单,譬如Dlib库中直接封装了现成的库函数frontal_face_detector供相关人员使用,但是Dlib的运行速率并不是很高,另外于仕琪老师的 libfaceDetection 库具有较高的识别率和相对较快的运行速度,具体可以从github 上获取 https://github.com/ShiqiYu/libfacedetection 。但是该库并没有提供源码分析...