Linux下python与C++使用dlib实现人脸检测

python 与 C++ dlib人脸检测结果对比，供大家参考，具体内容如下

说明：

由于项目需求发现Linux下c++使用dlib进行人脸检测和python使用dlib检测，得到的结果出入比较大，于是写了测试用例，发现影响结果的原因有但不限于：

1.dlib版本不同（影响不大，几个像素的差别）
2.dlib 人脸检测中detector()第二个参数的设置测试结果如下：

python

PDlib.py：

# -*- coding: utf-8 -*-

import sys
import cv2 
import dlib

from skimage import io
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
win = dlib.image_window()

for f in sys.argv[1:]: 
  img = io.imread(f)

  dets = detector(img,1) #使用detector进行人脸检测

  for i, d in enumerate(dets):
    x = d.left()
    y = d.top()
    w = d.right()
    h = d.bottom()   
    cv2.rectangle(img, (x, y), (w, h), (0, 255, 0))
    print("({},{},{},{})".format( x, y, (w-x), (h-y)))

  win.set_image(img)
  io.imsave('./P_Dlib_test.jpg',img)

  #等待点击
  dlib.hit_enter_to_continue()

C++

CDlib.cpp：

#include <dlib/image_processing/frontal_face_detector.h>
#include <dlib/opencv.h>
#include "opencv2/opencv.hpp"
#include <iostream>

using namespace dlib;
using namespace std;

cv::Rect Detect(cv::Mat im)
{
  cv::Rect R;
  frontal_face_detector detector = get_frontal_face_detector();
  array2d<bgr_pixel> img; 
  assign_image(img, cv_image<uchar>(im));
  std::vector<rectangle> dets = detector(img);//检测人脸

  //查找最大脸
  if (dets.size() != 0)
  {
    int Max = 0;
    int area = 0;
    for (unsigned long t = 0; t < dets.size(); ++t)
    {      
      if (area < dets[t].width()*dets[t].height())
      {
        area = dets[t].width()*dets[t].height();
        Max = t;
      }
    }

    R.x = dets[Max].left();
    R.y = dets[Max].top();
    R.width = dets[Max].width();
    R.height = dets[Max].height();
    cout<<"("<<R.x<<","<<R.y<<","<<R.width<<","<<R.height<<")"<<endl;
  }
  return R;
}

int main(int argc, char** argv)
{
  if (argc != 2) {
    fprintf(stderr, "请输入正确参数\n");
    return 1;
  }  
  string path = argv[1];
  try
  {    
    cv::Mat src, dec;
    src = cv::imread(path);
    src.copyTo(dec);
    cv::cvtColor(dec, dec, CV_BGR2GRAY);
    cv::Rect box;
    box = Detect(dec);
    cv::rectangle(src, box, cv::Scalar(0, 0, 255), 1, 1, 0);    
    cv::imshow("frame", src);
    cv::imwrite("./C_Dlib_test.jpg", src);
    cv::waitKey(0);//等待建入 
  }
  catch (exception& e)
  {
    cout << e.what() << endl;
  }
} 

项目编译及运行

python

运行脚本 python PDlib.py G:\DlibTest\data\bush.jpg

C++

• 创建编译文件夹 mkdir cbuild
• 切换到编译目录 cd cbuild
• 生成makefile文件 cmake ..
• 编译项目 make
• 运行可执行文件 ./DlibTest G:\DlibTest\data\bush.jpg
  

Demo：

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。