python利用dlib获取人脸的68个landmark

yipeiwu_com5年前Python基础

(1) 单人脸情况

import cv2
import dlib

path = "1.jpg"
img = cv2.imread(path)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

#人脸检测画框
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
# 获取人脸关键点检测器
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")
#获取人脸框位置信息
dets = detector(gray, 1)#1表示采样(upsample)次数 0识别的人脸少点,1识别的多点,2识别的更多,小脸也可以识别
for face in dets:
  shape = predictor(img, face) # 寻找人脸的68个标定点
  # 遍历所有点,打印出其坐标,并圈出来
  for pt in shape.parts():
    pt_pos = (pt.x, pt.y)
    cv2.circle(img, pt_pos, 2, (0, 0, 255), 1)#img, center, radius, color, thickness

  cv2.imshow("image", img)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

(2) 多人脸情况

import cv2
import dlib

path1 = "zxc.jpg"
img = cv2.imread(path1)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

#人脸检测画框
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
# 获取人脸关键点检测器
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")
#获取人脸框位置信息
dets = detector(gray, 1)#1表示采样(upsample)次数 0识别的人脸少点,1识别的多点,2识别的更多,小脸也可以识别

for i in range(len(dets)):
  shape = predictor(img, dets[i]) # 寻找人脸的68个标定点
  # 遍历所有点,打印出其坐标,并圈出来
  for pt in shape.parts():
    pt_pos = (pt.x, pt.y)
    cv2.circle(img, pt_pos, 2, (0, 0, 255), 1)#img, center, radius, color, thickness

cv2.imshow("image", img)

cv2.waitKey(0)#等待键盘输入
cv2.destroyAllWindows()

(3) 获取电脑摄像头实时识别标定

import cv2
import dlib
import numpy as np

cap = cv2.VideoCapture(0)#打开笔记本的内置摄像头,若参数是视频文件路径则打开视频
cap.isOpened()

def key_points(img):
  points_keys = []
  PREDICTOR_PATH = "shape_predictor_68_face_landmarks.dat"
  detector = dlib.get_frontal_face_detector()
  predictor = dlib.shape_predictor(PREDICTOR_PATH)
  rects = detector(img,1)

  for i in range(len(rects)):
    landmarks = np.matrix([[p.x,p.y] for p in predictor(img,rects[i]).parts()])
    for point in landmarks:
      pos = (point[0,0],point[0,1])
      points_keys.append(pos)
      cv2.circle(img,pos,2,(255,0,0),-1)
  return img

while(True):
  ret, frame = cap.read()#按帧读取视频,ret,frame是cap.read()方法的两个返回值。其中ret是布尔值,如果读取帧是正确的则返回True,如果文件读取到结尾,它的返回值就为False。frame就是每一帧的图像,是个三维矩阵。
  # gray = cv2.cvtColor(frame)
  face_key = key_points(frame)
  cv2.imshow('frame',face_key)
  if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
    break

cap.release()#释放摄像头
cv2.destroyAllWindows()#关闭所有图像窗口

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。

相关文章

跟老齐学Python之使用Python查询更新数据库

回顾一下已有的战果:(1)连接数据库;(2)建立指针;(3)通过指针插入记录;(4)提交将插入结果保存到数据库。在交互模式中,先温故,再知新。 复制代码 代码如下: >>&g...

python让列表倒序输出的实例

如下所示: a = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9] b = a[i:j] 表示复制a[i]到a[j-1],以生成新的list对象 b = a[1:3] 那么,b的内容是 [1...

Python文件监听工具pyinotify与watchdog实例

pyinotify库 支持的监控事件 @cvar IN_ACCESS: File was accessed. @type IN_ACCESS: int @cvar IN_MODIFY...

Python os.access()用法实例

概述 os.access() 方法使用当前的uid/gid尝试访问路径。大部分操作使用有效的 uid/gid, 因此运行环境可以在 suid/sgid 环境尝试。 语法 acces...

如何用Python来搭建一个简单的推荐系统

在这篇文章中,我们会介绍如何用Python来搭建一个简单的推荐系统。 本文使用的数据集是MovieLens数据集,该数据集由明尼苏达大学的Grouplens研究小组整理。它包含1,10和...