dinenumerate(dets):print("Detection {}: Left: {} Top: {} Right: {} Bottom: {}".format(i,d.left(),d.top(),d.right(),d.bottom()))win.clear_overlay()win.set_image(img)win.add_overlay(dets)dlib.hit_enter_to_continue()# Finally,ifyou really want to you can ask the...
Dlib介绍 Dlib是一个现代化的C ++工具箱,其中包含用于在C ++中创建复杂软件以解决实际问题的机器学习算法和工具。它广泛应用于工业界和学术界,包括机器人,嵌入式设备,移动电话和大型高性能计算环境。Dlib的开源许可证 允许您在任何应用程序中免费使用它。Dlib有很长的时间,包含很多模块,近几年作者主要关注在机器学习...
dlib.hit_enter_to_continue() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 尽管物体的位置在不断变化,Dlib始终能够比较准确地进行追踪 参考 Dlib官网:http://dlib.net/ Dlib Github:https:///davisking/dlib 视频讲解课程 深度有趣(一)...
使用conda指令来安装Dlib库,使用Miniconda与Anaconda都可以,我习惯用Miniconda,简单占用内存小。 推荐使用清华源,下载安装,选择合适的平台版本。python==3.6 安装dlib 以管理员身份进入CMD,执行 conda install -c conda-forge dlib #%%importdlibfromimageioimportimreadimportglobdetector=dlib.get_frontal_face_detector()...
dlib.hit_enter_to_continue() 人脸关键点检测 先进行人脸检测,再对每个人脸进行关键点检测; dlib库采用68点位置标志人脸重要部位,比如18-22点标志右眉毛,51-68标志嘴巴 需要下载 shape_predictor_68_face_landmarks.dat, 【地址为上面的相关文件链接】 ...
: {}".format(len(dets))) for i, d in enumerate(dets): print("Detection {}: Left: {} Top: {} Right: {} Bottom: {}".format( i, d.left(), d.top(), d.right(), d.bottom())) win.clear_overlay() win.set_image(img) win.add_overlay(dets) dlib.hit_enter_to_continue() ...
(paths): img = imread(path) # 第一帧,指定一个区域 if i == 0: tracker.start_track(img, dlib.rectangle(74, 67, 112, 153)) # 后续帧,自动追踪 else: tracker.update(img) win.clear_overlay() win.set_image(img) win.add_overlay(tracker.get_position()) dlib.hit_enter_to_continue()...
# dlib.hit_enter_to_continue() # -1 表示人脸检测的判定阈值 # scores 为每个检测结果的得分,idx 为人脸检测器的类型 dets, scores, idx = detector.run(img, 1, -1) for i, d in enumerate(dets): print('%d:score %f, face_type %f' % (i, scores[i], idx[i])) ...
print('%d:score %f, face_type %f' % (i, scores[i], idx[i])) # 打印检测结果 win.clear_overlay() # 清除图像窗口的覆盖层 win.set_image(img) # 设置图像窗口的图像 win.add_overlay(dets) # 在图像窗口上绘制人脸框 dlib.hit_enter_to_continue() # 按下回车键继续执行下一行代码 ...
win.clear_overlay()win.set_image(img)win.add_overlay(dets)win.add_overlay(shape)dlib.hit_enter_to_continue() 这段代码就是在test.py基础上加入了shape_predictor功能,使之可以在检测出人脸基础上,找到人脸的68个特征点。反映在图中就是蓝色的线。