python使用dlib进行人脸检测和关键点的示例

下面是详细的“python使用dlib进行人脸检测和关键点的示例”的攻略。

准备工作

为了使用dlib完成人脸检测和关键点检测，我们需要安装dlib、numpy和opencv-python等依赖库。可以使用如下命令进行安装：

pip install dlib
pip install numpy
pip install opencv-python

示例1

我们将使用上文所述的依赖库及其功能，对一张包含人脸的图片进行人脸检测和关键点检测。

代码如下：

import dlib
import cv2
import numpy as np

# 加载dlib的人脸检测模型和关键点检测模型
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")

# 读取图片
img = cv2.imread("face.jpg")
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 检测人脸
faces = detector(gray, 1)

# 针对每个人脸，进行关键点检测
for (i, face) in enumerate(faces):
    shape = predictor(gray, face)
    shape = np.asarray([(p.x, p.y) for p in shape.parts()])

    # 绘制关键点
    for (x, y) in shape:
        cv2.circle(img, (x, y), 2, (0, 255, 0), -1)

# 显示图片
cv2.imshow("Output", img)
cv2.waitKey(0)

说明：

1. 代码中首先加载了dlib的人脸检测模型和关键点检测模型，需要先下载这两个模型，这里使用的是已经训练好的68个关键点模型 shape_predictor_68_face_landmarks.dat。
2. 针对每个图片，我们通过dlib的人脸检测模型识别出图片中的人脸，并将其用一个矩形框进行标注。
3. 对于每个人脸，我们再应用关键点检测模型识别出68个关键点的坐标，并用一个圆点进行标注。

示例2

下面我们将使用摄像头来进行实时人脸检测和关键点检测，以达到实时识别人脸的目的。

代码如下：

import dlib
import cv2
import numpy as np

# 加载dlib的人脸检测模型和关键点检测模型
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")

# 打开默认的摄像头，并设置分辨率
cap = cv2.VideoCapture(0)
cap.set(3, 640)
cap.set(4, 480)

while True:
    ret, frame = cap.read()

    # 将视频帧转化为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 检测人脸
    faces = detector(gray, 1)

    # 针对每个人脸，进行关键点检测
    for (i, face) in enumerate(faces):
        shape = predictor(gray, face)
        shape = np.asarray([(p.x, p.y) for p in shape.parts()])

        # 绘制关键点
        for (x, y) in shape:
            cv2.circle(frame, (x, y), 2, (0, 255, 0), -1)

    # 显示视频帧
    cv2.imshow("Frame", frame)

    # 按下q退出窗口
    if cv2.waitKey(1) == ord("q"):
        break

# 关闭打开的摄像头和窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

说明：

1. 在代码中，我们首先加载了dlib的人脸检测模型和关键点检测模型。
2. 通过cv2.VideoCapture(0)打开摄像头，可以用 cap.set(3, 640)、cap.set(4, 480) 指定分辨率。获取实时图像。
3. 针对每个视频帧，我们先将其转化为灰度图像，然后通过dlib的人脸检测模型识别出图像中的人脸，并画出矩形框。
4. 对于每个人脸，我们再应用关键点检测模型识别出68个关键点的坐标，并用一个圆点进行标注。
5. 最后使用cv2.imshow()将处理后的图像进行显示，按下q退出循环，释放打开的摄像头和窗口。

这样我们就能够完成实时人脸检测和关键点检测了。