dlib是一个强大的C++库,用于机器学习和图像处理任务,特别是在人脸识别和人脸关键点检测方面表现出色。它提供了一系列用于处理图像、人脸检测、人脸关键点检测、人脸识别等任务的功能。
使用dlib库中的人脸关键点检测器的示例如下,
import cv2
import dlib
img_path = "./face.jpg"
## 加载dlib 人脸检测器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
## 加载dlib 人脸关键点
predictor = dlib.shape_predictor("./shape_predictor_68_face_landmarks.dat")
## 读入人脸rgb图片
img = cv2.imread(img_path, 1)
## 读入人脸灰度图
img_gray = cv2.imread(img_path, 0)
## 在灰度图上检测人脸
dets = detector(img_gray, 1)
## 遍历每张人脸
for face in dets:
## 获取人脸关键点(对遍历到的这张脸进行关键点检测)
shape = predictor(img_gray, face)
## 获取每个点的坐标,并标记在图片上
for pt in shape.parts():
## 转换坐标
pt_pos = (pt.x, pt.y)
## 在rgb图上画关键点
img_face = cv2.circle(img, pt_pos, 1, (0,255,0), 2)
##展示图片
cv2.imshow('face', img_face)
cv2.waitKey(0)
1、使用dlib.shape_predictor函数加载一个训练好的人脸关键点检测器,其中"./shape_predictor_68_face_landmarks.dat"是预训练模型的路径。
预训练模型的下载方法:
在?http://dlib.net/files/?中搜索 shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2?下载并解压好后即可使用
2、加载待处理的图像,并使用dlib.get_frontal_face_detector获取人脸检测器。
3、使用人脸检测器检测图像中的人脸,并遍历检测到的人脸。
4、对于每个人脸,使用关键点检测器获取人脸的关键点坐标,并在图像上绘制关键点。
5、显示结果图像。