圖檔人臉檢測——Dlib版（四）

上幾篇給大家講了OpenCV的圖檔人臉檢測，而本文給大家帶來的是比OpenCV更加精準的圖檔人臉檢測Dlib庫。

往期目錄

視訊人臉檢測——Dlib版（六）

OpenCV添加中文（五）

圖檔人臉檢測——Dlib版（四）

視訊人臉檢測——OpenCV版（三）

圖檔人臉檢測——OpenCV版（二）

OpenCV環境搭建（一）

更多更新，歡迎通路我的github：https://github.com/vipstone/faceai

dlib與OpenCV對比

識别精準度：Dlib >= OpenCV

Dlib更多的人臉識别模型，可以檢測臉部68甚至更多的特征點

效果展示

人臉的68個特征點

安裝dlib

下載下傳位址：https://pypi.org/simple/dlib/ 選擇适合你的版本，本人配置：

Window 10 + Python 3.6.4

我現在的版本是：dlib-19.8.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl

使用指令安裝：

pip3 install D:\soft\py\dlib-19.8.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl

顯示結果： Processing d:\soft\py\dlib-19.8.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl Installing collected packages: dlib Successfully installed dlib-19.8.1

為安裝成功。

下載下傳訓練模型

訓練模型用于是人臉識别的關鍵，用于查找圖檔的關鍵點。

下載下傳位址：http://dlib.net/files/

下載下傳檔案：shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2

當然你也可以訓練自己的人臉關鍵點模型，這個功能會放在後面講。

下載下傳好的模型檔案，我的存放位址是：C:\Python36\Lib\site-packages\dlib-data\shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2

解壓：shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2得到檔案：shape_predictor_68_face_landmarks.dat

代碼實作

#coding=utf-8

import cv2
import dlib

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

#人臉分類器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
# 擷取人臉檢測器
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)  # 尋找人臉的68個标定點
    # 周遊所有點，列印出其坐标，并圈出來
    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()
      

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作者：

王磊的部落格

出處：

http://vipstone.cnblogs.com/