Holistic 模型：一个综合模型，能够同时处理人体、面部、手部的动作。面部检测（Face Detection）：定位并识别面部的过程。面部表情分析：基于检测到的关键点，分析并推测人的情绪或状态。示例图 在这一部分，我们通过图像展示 MediaPipe 如何精准检测面部关键点。看，这是一张普通人的面部照片，乍一看似乎没什么特别，但...
cv2.namedWindow("MediaPipe Face Detection", 0) cv2.imshow('MediaPipe Face Detection', cv2.flip(annotated_image, 1)) if cv2.waitKey(0) & 0xFF == 27: break 效果如下: 总结 mediapipe python库的安装和简单使用都比较简单,C++等其它版本安装较为复杂。
pip install mediapipe opencv-python 安装完成后,您可以使用以下代码进行人脸检测: import cv2 import mediapipe as mp mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils mp_face_detection = mp.solutions.face_detection # 加载人脸检测模型 face_detection = mp_face_detection.FaceDetection() # 读取图像或视频文件 image...
import cv2import numpy as npimport mediapipe as mp#初始化Mediapipe的Face Mesh解决方案mp_face_mesh = mp.solutions.face_meshmp_drawing = mp.solutions.drawing_utilsmp_drawing_styles = mp.solutions.drawing_styles#准备随机颜色列表#triangle_colors = [(255, 0, 0), (0, 255, 0), (0, 0, 255)...
FaceMesh( static_image_mode=False, max_num_faces=1, min_detection_confidence=0.5, min_tracking_confidence=0.5) # 打开摄像头 cap = cv2.VideoCapture('video_src2.mp4') # 阈值可以根据需求进行调整 MOUTH_OPEN_THRESHOLD = 0.03358 # 获取视频的宽度和高度 frame_width = int(cap.get(3)) frame_...
pipinstallmediapipe opencv-python 1. 人脸检测与裁切 我们将编写代码以实现人脸检测,并将检测到的人脸进行裁切。下面是一个简单的代码示例: importcv2importmediapipeasmp# 初始化Mediapipe的人脸检测模块mp_face_detection=mp.solutions.face_detection mp_drawing=mp.solutions.drawing_utils# 加载图像image=cv2.imread(...
现在我们已经准备好使用Python Mediapipe来进行人脸识别了。 示例代码 下面是一个简单的示例代码,展示了如何使用Python Mediapipe进行实时人脸识别: importcv2importmediapipeasmp# 初始化Mediapipe人脸检测器mp_face_detection=mp.solutions.face_detection face_detection=mp_face_detection.FaceDetection()# 打开摄像头cap=cv...
FaceDetection模型 MediaPipe 人脸检测是一种超快的人脸检测解决方案,带有 6 个地标和多人脸支持。它基于 BlazeFace,这是一种轻量级且性能良好的人脸检测器,专为移动 GPU 推理量身定制。检测器的超实时性能使其能够应用于任何需要准确的面部感兴趣区域作为其他任务特定模型输入的实时取景器体验,例如 3D 面部关键点或几...
鼓掌~ 一、人脸检测 python版人脸检测基本上可以参照C++版本的程序，根据
python版本:3.7.11 import cv2 import mediapipe as mp mp_face_detection = mp.solutions.face_detection mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils # For webcam input: cap = cv2.VideoCapture(0) with mp_face_detection.FaceDetection( model_selection=0, min_detection_confidence=0.5) as face_detection:...