利用Python 语言开发,借助 Dlib 库提取出摄像头视频流中的人脸,提取人脸特征并计算特征值之间的欧氏距离,来和预存的人脸特征进行对比,判断是否匹配,达到人脸识别的目的; 实现的效果: 图1 已知人脸 图2 未知人脸 图3 多个已知人脸 1. 设计流程 先说下 人脸检测 ( Face Detection ) 和 人脸识别 ( Face Recognit...
Dlib库提供了人脸的68特征点位,包括眼睛、鼻子、嘴巴等,Opencv的Harr级联器中也有人脸5点位的xml等等。那我们如何才能对人脸是否带着口罩进行检测呢?这里我们利用预训练的MobileNetV2模型(轻量级卷积神经网络)来训练自己的口罩检测模型。具体原理参考原文https://www.kaggle.com/code/mirzamujtaba/face-mask-detection/...
1#调用摄像头,进行人脸捕获,和 68 个特征点的追踪23#Author: coneypo4#Blog: http://www.cnblogs.com/AdaminXie5#GitHub: https://github.com/coneypo/Dlib_face_detection_from_camera67#Created at 2018-02-268#Updated at 2019-01-28910importdlib#机器学习的库 Dlib11importnumpy as np#数据处理的库 n...
使用dlib可以大大简化开发,比如人脸识别,特征点检测之类的工作都可以很轻松实现。同时也有很多基于dlib开发的应用和开源库,比如face_recogintion库(应用一个基于Python的开源人脸识别库,face_recognition)等等。 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,23-27点标志左眉毛,37-42点标志左眼,43-48点...
from imutils import face_utils # 使用 Dlib 的正面人脸检测器 frontal_face_detector detector = dlib.get_frontal_face_detector() # 使用训练好的模型shape_predictor_68_face_landmarks.dat,在检测出人脸的同时,检测出人脸上的68个关键点 predictor=dlib.shape_predictor(r'C:\Python\Pycharm\docxprocess\fac...
pipinstalldlib 1. 安装完成后,我们就可以开始使用Dlib进行人脸检测了。 使用Dlib检测人脸 Dlib提供了一个现成的人脸检测器,可以直接调用来检测图像中的人脸。下面是一个简单的Python示例代码,演示了如何使用Dlib检测人脸: importdlibimportcv2# 加载人脸检测器detector=dlib.get_frontal_face_detector()# 加载图像img=...
在项目中创建基础人脸识别的python文件faceDetection.py,并打开,写入代码: touch faceDetection.pygedit faceDetection.py 1)、导入基本库 importsyssys.path.remove('/opt/ros/kinetic/lib/python2.7/dist-packages')importcv2importdlibfrom ...
cnn_face_detector = dlib.cnn_face_detection_model_v1( 'mmod_human_face_detector.dat') # Function to detect and show faces in images def detect_face_dlib(img_path, ax): # Read image and run algorithm img = io.imread(img_path) ...
然后我们通过 dlib 的内置人脸检测器检测灰度帧中的人脸。 我们现在需要遍历帧中的每个人脸,然后对每个人应用面部标志检测:#loopoverthefacedetections forrectinrects: #确定面部区域的面部标志,然后 #将面部标志(x,y)坐标转换为NumPy数组 shape=predictor(gray,rect) shape=face_utils.shape_to_np(shape) #提取...
“Dlib是一个现代化的C ++工具包,包含用于创建复杂软件的机器学习算法和工具”。它使您能够直接在Python中运行许多任务,其中一个例子就是人脸检测。 “Dlib是一个现代化的C ++工具包,包含用于创建复杂软件的机器学习算法和工具”。它使您能够直接在Python中运行许多任务,其中一个例子就是人脸检测。