我们的脸部有几个可以识别的特征，例如我们的眼睛，嘴巴，鼻子等。当我们使用DLib算法检测这些特征时，实际上会得到围绕每个特征的点的地图。该地图由67个点（称为地标点）组成，可以标识以下特征：颚点= 0–16右眉点= 17–21左眉点= 22–26鼻点= 27–35右眼点= 36–41左眼点= 42–47口角= 48–60嘴唇分...
dlib提供了68个面部特征点检测模型,能够精准定位人脸的各个特征点。要使用该功能,需要下载预训练的shape predictor模型文件(如shape_predictor_68_face_landmarks.dat)。 加载shape predictor模型: predictor = dlib.shape_predictor('shape_predictor_68_face_landmarks.dat') 对每个检测到的人脸,提取68个特征点: f...
args =vars(ap.parse_args())# 初始化dlib的人脸检测器(基于HOG)然后创建# 面部标志预测器detector = dlib.get_frontal_face_detector() predictor = dlib.shape_predictor(args["shape_predictor"])# 加载输入图像,调整大小,并将其转换为灰度image = cv2.imread(args["image"]) image = imutils.resize(image...
dlib中为我们提供了关于人脸检测标注训练好的文件 可在http://dlib.net/files/shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2下载(如果在参考网页下载到的例程中也包含了这个文件了) 训练好的文件可识别人脸的68个关键点并标注(关键点越少肯定越容易导致识别错误) 本程序运行方法:若.py和shape_predictor_68_face_la...
[python][dlib]使用dlib进行人脸检测 import dlib 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...
我们的脸有几个可以识别的特征,比如眼睛、嘴巴、鼻子等等。当我们使用DLib算法检测这些特征时,我们实际上得到了每个特征点的映射。该映射由67个点(称为地标点)组成,可识别以下特征: 颚点= 0–16 右眉点= 17–21 左眉点= 22–26 鼻点= 27–35
面部特征检测 Dlib是一个拥有一些分类器的库，可以帮助我们检测人脸的某些部分，例如：眼睛、眉毛、鼻子和洋娃娃的区域。以下图为例：现在，使用算法来识别图像中的面部特征点：import cv2 import dlib import numpy as np initial_image = cv2.imread('images/image9.jpg')initial_image_in_rgb = cv2.cvtColor(...
到目前为止,我们在检测人脸方面做得很好,但是我们仍然需要一些工作来提取所有特征(地标)。接下来让我们开始吧。步骤3:识别人脸特征你喜欢魔术吗?到目前为止,DLib的工作方式相当神奇,只需几行代码我们就可以实现很多,而现在我们遇到了一个全新的问题,它还会继续这么简单吗?回答是肯定的!原来DLib提供了一个名为shape_pr...
68点人脸检测 摄像头读取 我们可以通过cv2.VideoCapture(0)调起摄像头,camera.read会返回两个参数,第一个代表是否获取到图像帧,第二个代表图像帧内容,剩下的部分就跟上面一样了,传给dlib进行人脸检测就好了。 完整代码 代码语言:javascript 复制 #-*-coding:utf-8-*-# @author:Awesome_Tang ...
/usr/bin/env python#-*- coding:utf-8-*-#file: {NAME}.py#@author: jory.d#@contact: dangxusheng163@163.com#@time: 2020/04/10 19:42#@desc: 使用dlib进行人脸检测和人脸关键点importcv2importnumpy as npimportglobimportdlib FACE_DETECT_PATH='/home/build/dlib-v19.18/data/mmod_human_face_...