winds dlib人脸检测与识别库
在人脸检测与人脸识别库中dlib库所谓是非常好的了。检测效果非常ok,下面我们来了解一下这个神奇的库吧!
第一步我们首先学会安装:dlib ,winds+pytho3.6.5 Windows不支持pip在线安装,所以我们直接下载whl文件在使用pip安装就可以了。dlib安装连接,主要注意的是cmake的安装,在Windows使用必须安装cmake进行编译,因为dlib源码是c写的。dlib进行关键点提取和人脸识别的模型见连接,下面来两个小案例把:
简单人脸检测:
import dlib import cv2 # 使用 Dlib 的正面人脸检测器 frontal_face_detector detector = dlib.get_frontal_face_detector() # 图片所在路径 # read image img = cv2.imread("./img/img_bjn.jpg") # 使用 detector 检测器来检测图像中的人脸 # use detector of Dlib to detector faces faces = detector(img, 1) print("人脸数 / Faces in all: ", len(faces)) # Traversal every face for i, d in enumerate(faces): print("第", i+1, "个人脸的矩形框坐标:", "left:", d.left(), "right:", d.right(), "top:", d.top(), "bottom:", d.bottom()) cv2.rectangle(img, tuple([d.left(), d.top()]), tuple([d.right(), d.bottom()]), (0, 255, 255), 2) cv2.namedWindow("img", 2) cv2.imshow("img", img) cv2.waitKey(0)
特征检测:
import dlib from skimage import io import cv2 # 使用 Dlib 的正面人脸检测器 frontal_face_detector detector = dlib.get_frontal_face_detector() # Dlib 的 68点模型 predictor = dlib.shape_predictor("./model/shape_predictor_68_face_landmarks.dat") # 图片所在路径 img = io.imread("./img/sn.jpg") # img = cv2.imread("./img/sn.jpg") img = cv2.resize(img,(1000,600)) # 生成 Dlib 的图像窗口 win = dlib.image_window() win.set_image(img) # 使用 detector 检测器来检测图像中的人脸 faces = detector(img,1) print("人脸数:", len(faces),[im for im in faces]) for i, d in enumerate(faces): print("第", i+1, "个人脸的矩形框坐标:", "left:", d.left(), "right:", d.right(), "top:", d.top(), "bottom:", d.bottom()) # 使用predictor来计算面部轮廓 shapes = predictor(img, faces[i]) # print([i for i in shapes]) # 绘制面部轮廓 win.add_overlay(shapes) # 绘制矩阵轮廓 win.add_overlay(faces) # 保持图像 dlib.hit_enter_to_continue()
自动化学习。