人脸关键点检测—

1、图片识别

注意点：

1. dlib.get_frontal_face_detector( ) 获取人脸检测器

2. dlib.shape_predictor( ) 预测人脸关键点

人脸关键点模型，下载地址：

# 1 加入库
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import dlib# 2 读取一张图片
image = cv2.imread("Tom.jpeg")# 3 调用人脸检测器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()# 4 加载预测关键点模型（68个关键点）
# 人脸关键点模型，下载地址：
# http://dlib.net/files/shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2.
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")# 5 灰度转换
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 6 人脸检测
faces = detector(gray, 1)# 7 循环，遍历每一张人脸，给人脸绘制矩形框和关键点
for face in faces: #(x, y, w, h)# 8 绘制矩形框cv2.rectangle(image, (face.left(), face.top()), (face.right(), face.bottom()), (0,255,0), 2)# 9 预测关键点shape = predictor(image, face)# 10 获取到关键点坐标for pt in shape.parts():# 获取横纵坐标pt_position = (pt.x, pt.y)# 11 绘制关键点坐标cv2.circle(image, pt_position, 1, (255, 0, 0), -1)# -1填充，2表示大小# 12 显示整个效果图
plt.imshow(image)
plt.axis("off")
plt.show()

2、电脑摄像头识别

# 1 加入库
import cv2
import dlib# 2 打开摄像头
capture = cv2.VideoCapture(0)# 3 获取人脸检测器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()# 4 获取人脸关键点检测模型
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")while True:# 5 读取视频流ret, frame = capture.read()# 6 灰度转换gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 7 人脸检测faces = detector(gray, 1)# 8 绘制每张人脸的矩形框和关键点for face in faces:# 8.1 绘制矩形框cv2.rectangle(frame, (face.left(), face.top()), (face.right(), face.bottom()), (0,255,0), 3)# 8.2 检测到关键点shape = predictor(gray, face)  #68个关键点# 8.3 获取关键点的坐标for pt in shape.parts():# 每个点的坐标pt_position = (pt.x, pt.y)# 8.4 绘制关键点cv2.circle(frame, pt_position, 3, (255,0,0), -1)if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):break# 9 显示效果cv2.imshow("face detection landmark", frame)
capture.release()
cv2.destroyAllWindows()

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人脸关键点检测——dlib

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