Dlib 库中的 shape predictor 是基于论文: One Millisecond Face Alignment with an Ensemble of Regression Trees 中提出的 ERT(Ensemble of Regression Trees) 级联回归树进行实现的, 通过进行特征选择并最小化损失函数. 级联回归器 记xi∈R2 为图片 I 中的第 i 个面部特征点,包括了该点的 (x,y) 坐标, 同...
detector=dlib.get_frontal_face_detector() predictor=dlib.shape_predictor('D:/No1WorkSpace/JupyterNotebook/model/shape_predictor_68_face_landmarks.dat') #创建cv2摄像头对象 #cv2.VideoCapture(0)tousethedefaultcameraofPC, #andyoucanuselocalvideonamebyusecv2.VideoCapture(filename) cap=cv2.VideoCapture...
3.1 特征的归一化处理 首先获取人脸框 (矩形) 的宽高和左上坐标: # 得到的地标/用于面部在框d的部分。shape=predictor(img,d)# 人脸框以及人脸上68个特征的数据rect_w=shape.rect.width()# 获取宽度rect_h=shape.rect.height()# 获取高度top=shape.rect.top()# 获取最顶部坐标left=shape.rect.left()# ...
predictor = dlib.shape_predictor(predictor_path) # 读取图片 img_path = "step1/image/face.jpg" img = cv2.imread(img_path) # 转换为灰阶图片 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 正向人脸检测器将图像 detector = dlib.get_frontal_face_detector() ...
dlib库的68特征原理人脸关键点检测原理 摘录一些资料 来自:https://blog.csdn.net/ebzxw/article/details/80441556 shape_predictor_68_face_landmarks.dat是已经训练好的人脸关键点检测器。 dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat是训练好的ResNet人脸识别模型。
predictor = dlib.shape_predictor('shape_predictor_68_face_landmarks.dat') 3、定义计算眼睛纵横比的函数 def eye_aspect_ratio(eye): A = np.linalg.norm(np.array(eye[1]) - np.array(eye[5])) B = np.linalg.norm(np.array(eye[2]) - np.array(eye[4])) ...
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_detection> shapes; for (unsigned long i = 0; i < dets.size(); ++i) shapes...
import dlibimport cv2detector = dlib.get_frontal_face_detector()predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")image = cv2.imread("person.jpg")gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)faces = detector(gray)landmarks_part = []for face in faces:landmarks ...
shape_predictor_trainer trainer; //设置训练参数 trainer.set_oversampling_amount(300); trainer.set_nu(0.05); trainer.set_tree_depth(2); trainer.be_verbose(); 1 2 3 4 5 6 人脸关键点检测器的算法原理主要来自于文章[1]中的方法。简单地说就是通过多级级联的回归树进行关键点回归,在[1]中表述为...