图片人脸检测——dlib版

关键词：

#coding=utf-8

import cv2
import dlib

path = "img/meinv.png"
img = cv2.imread(path)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

#人脸分类器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
# 获取人脸检测器
predictor = dlib.shape_predictor(
    "C:\\\\Python36\\\\Lib\\\\site-packages\\\\dlib-data\\\\shape_predictor_68_face_landmarks.dat"
)

dets = detector(gray, 1)
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, 255, 0), 1)
    cv2.imshow("image", img)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

dlib代码解读人脸检测器的训练

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python3dlib人脸检测(代码片段)

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dlib库包的介绍与使用，opencv+dlib检测人脸框opencv+dlib进行人脸68关键点检测，opencv+dlib实现人脸识别，dlib进行人脸特征聚类dlib视频目标跟踪(代码片段)

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Dlib 人脸检测不适用于灰度图像

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opencv联合dlib人脸检测例子

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...duo.com博客原文（排版更精美）：https://www.miaoerduo.com/c/dlib人脸关键点检测的模型分析与压缩.htmlgithub项目：https://github.com/miaoerduo/dlib-face-landmark-compression 人脸关键点检测的技术在很多领域上都 查看详情