图片人脸检测——Dlib版(四)

视频人脸检测——Dlib版(六)
OpenCV添加中文(五)
图片人脸检测——Dlib版(四)
视频人脸检测——OpenCV版(三)
图片人脸检测——OpenCV版(二)
OpenCV环境搭建(一)
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dlib与OpenCV对比

识别精准度:Dlib >= OpenCV

Dlib更多的人脸识别模型,可以检测脸部68甚至更多的特征点

效果展示

图片人脸检测——Dlib版(四)

人脸的68个特征点

图片人脸检测——Dlib版(四)

安装dlib

下载地址:https://pypi.org/simple/dlib/ 选择适合你的版本,本人配置:

Window 10 + Python 3.6.4

我现在的版本是:dlib-19.8.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl

使用命令安装:

pip3 install D:\soft\py\dlib-19.8.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl

显示结果: Processing d:\soft\py\dlib-19.8.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl Installing collected packages: dlib Successfully installed dlib-19.8.1

为安装成功。

下载训练模型

训练模型用于是人脸识别的关键,用于查找图片的关键点。

下载地址:

下载文件:shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2

当然你也可以训练自己的人脸关键点模型,这个功能会放在后面讲。

下载好的模型文件,我的存放地址是:C:\Python36\Lib\site-packages\dlib-data\shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2

解压:shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2得到文件:shape_predictor_68_face_landmarks.dat

代码实现

#coding=utf-8 import cv2 import dlib path = "img/meinv.png" img = cv2.imread(path) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #人脸分类器 detector = dlib.get_frontal_face_detector() # 获取人脸检测器 predictor = dlib.shape_predictor( "C:\\Python36\\Lib\\site-packages\\dlib-data\\shape_predictor_68_face_landmarks.dat" ) dets = detector(gray, 1) for face in dets: shape = predictor(img, face) # 寻找人脸的68个标定点 # 遍历所有点,打印出其坐标,并圈出来 for pt in shape.parts(): pt_pos = (pt.x, pt.y) cv2.circle(img, pt_pos, 2, (0, 255, 0), 1) cv2.imshow("image", img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

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