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....
import cv2 # 步骤1: 加载预训练的人脸检测模型 face_detector = dlib.get_frontal_face_detector() # 步骤2: 读取图片 image_path = r"E:\person1.jpg" image = cv2.imread(image_path) # 步骤3: 检测图片中的人脸 dets = face_detector(image, 1) # 步骤5: 在检测到的人脸周围画矩形框 for i, ...
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...
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 参数说明: args['shape_predoctor] 人脸检测器的权重参数地址...
“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预训练模型文件);...
首先调用dlib.get_frontal_face_detector() 来加载dlib自带的人脸检测器 dets = detector(img, 1)将检测器应用在输入图片上,结果返回给dets(参数1表示对图片进行上采样一次,有利于检测到更多的人脸); dets的个数即为检测到的人脸的个数; 遍历dets可以获取到检测到的每个人脸四个坐标极值。
def thin_face(image, face_landmark): """ 实现自动人像瘦脸 image: 人像图片 face_landmark: 人脸关键点 """ end_point = face_landmark[30] # 瘦左脸,3号点到5号点的距离作为瘦脸距离 dist_left = np.linalg.norm(face_landmark[3] - face_landmark[5]) image = local_traslation_warp(image,...
人脸检测器选择:dlib提供了多种人脸检测器,可以根据具体需求选择适合的模型,如get_frontal_face_detector()适用于正面人脸检测。 实际应用 人脸检测技术在很多领域都有广泛应用,如安全监控、人脸识别、人机交互等。通过结合dlib和OpenCV,我们可以轻松实现这些功能,并根据实际需求进行扩展和优化。 结论 通过本文,我们了解了...
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...