在 Ubuntu 上,这可以通过运行# 命令# # sudo apt-get install cmake## 另请注意,此示例需要可以# pip install numpyimportsysimportosimportdlibimportglob"""if len(sys.argv) != 3:print("将训练后的形状预测模型的路径作为第一个 ""参数,然后是包含面部图像的目录。\n""例如,如果您在 python_examples ...
detector = dlib.get_frontal_face_detector() ## 加载特征点提取模型 predictor_path = 'shape_predictor_68_face_landmarks.dat' predictor = dlib.shape_predictor(predictor_path) ## 加载面部识别模型 face_rec_model_path = 'dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat' facerec = dlib.face_recognitio...
在dlib中,通过使用预训练的模型(如shape_predictor_68_face_landmarks.dat)来实现,该模型可以检测并标定68个面部特征点,这些特征点包括脸颊、眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴等部位的关键点,通过它们可以对人脸进行更深入的分析和处理。 2、步骤 1)加载预训练的人脸检测器 使用dlib的get_frontal_face_detector()函数加载预...
detector=dlib.get_frontal_face_detector()predictor=dlib.shape_predictor('shape_predictor_68_face_landmarks.dat')face_reco_model=dlib.face_recognition_model_v1("dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat")# 计算特征值image=Image.open('/faces/person/sample-0.jpg')image=cv2.cvtColor(np.asarray...
face_rec_model_path = 'step1/model/dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat' known_image_path = 'step1/image/known_image' test_image_path = "step1/image/test_image" detector = dlib.get_frontal_face_detector() predictor = dlib.shape_predictor(predictor_path) ...
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
2.使用dlib::get_frontal_face_detector()函数来获取一个用于检测前置人脸的函数对象。 3.使用dlib库的dlib::shape_predictor类来预测图中的关键点: dlib::shape_predictor sp; dlib::deserialize(predictor_path) >> sp; std::vector<dlib::rectangle> dets = detector(img); std::vector<dlib::full_object...
同时,需要下载Dlib的人脸检测器和关键点检测器模型文件(如shape_predictor_68_face_landmarks.dat)。 2.2 代码实现 以下是使用Dlib进行人脸关键点检测的基本步骤: import dlib import cv2 # 加载检测器和预测器 detector = dlib.get_frontal_face_detector() predictor = dlib.shape_predictor('shape_predictor_68...
首先我们需要检测出图像中人脸的位置,所以需要一个人脸检测器。这只要直接定义一个Dilb中frontal_face_detector类的对象就可以了。 frontal_face_detectordetector=get_frontal_face_detector(); 1 2 有了这个检测器之后我们就可以检测人脸了。由于一张图片中可能有多个人脸,所以这里检测的结果是保存在一个vector容器里...