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:
http://dlib.net/files/shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2

把下载好的压缩包解压放在项目中
如图所示:

代码实现:

# 1 加载库
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)# 1:表示把图片放大一倍# 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 检测关键点shape = predictor(gray, face)#8.3 获取关键点坐标for pt in shape.parts():# 每个点的坐标pt_position = (pt.x, pt.y)# 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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