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使用Python+OpenCV+Dlib實(shí)現(xiàn)人臉檢測與人臉特征關(guān)鍵點(diǎn)識別

太棒了,但我們能做點(diǎn)更酷的事嗎?步驟4:實(shí)時(shí)檢測是的,你沒看錯(cuò)!這可能就是你想要的效果!下一步是連接我們的網(wǎng)絡(luò)攝像頭,從你的視頻流中進(jìn)行實(shí)時(shí)地關(guān)鍵點(diǎn)識別。你可以通過使用相機(jī)遍歷視頻幀或使用視頻文件來對面部進(jìn)行實(shí)時(shí)面部關(guān)鍵點(diǎn)檢測。如果要使用自己的攝像機(jī),請參考以下代碼,如果使用的是視頻文件,請確保將數(shù)字0更改為視頻路徑。如果要結(jié)束窗口,請按鍵盤上的ESC鍵:import cv2import dlib
# Load the detectordetector = dlib.get_frontal_face_detector()
# Load the predictorpredictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")
# read the imagecap = cv2.VideoCapture(0)
while True:    _, frame = cap.read()    # Convert image into grayscale    gray = cv2.cvtColor(src=frame, code=cv2.COLOR_BGR2GRAY)
   # Use detector to find landmarks    faces = detector(gray)
   for face in faces:        x1 = face.left()  # left point        y1 = face.top()  # top point        x2 = face.right()  # right point        y2 = face.bottom()  # bottom point
       # Create landmark object        landmarks = predictor(image=gray, box=face)
       # Loop through all the points        for n in range(0, 68):            x = landmarks.part(n).x            y = landmarks.part(n).y
           # Draw a circle            cv2.circle(img=frame, center=(x, y), radius=3, color=(0, 255, 0), thickness=-1)
   # show the image    cv2.imshow(winname="Face", mat=frame)
   # Exit when escape is pressed    if cv2.waitKey(delay=1) == 27:        break
# When everything done, release the video capture and video write objectscap.release()
# Close all windowscv2.destroyAllWindows()最后的結(jié)果是:

在弱光條件下,盡管上面的圖像中有一些錯(cuò)誤,但其結(jié)果也相當(dāng)準(zhǔn)確,如果照明效果好的話結(jié)果會更加準(zhǔn)確。結(jié)論OpenCV和DLib是兩個(gè)功能非常強(qiáng)大的庫,它們簡化了ML和計(jì)算機(jī)視覺的工作,今天我們只是觸及了最基本的東西,還有很多東西需要從中學(xué)習(xí)。非常感謝你的閱讀!


☆ END ☆

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