opencv + dlib 人脸检测实现作为一个测试用例 dlib 安装出错
程序员文章站
2022-04-02 11:06:04
首先dlib是一个很有名的库了,有c++、Python的接口。使用dlib可以大大简化开发,比如人脸识别,特征点检测之类的工作都可以很轻松实现。同时也有很多基于dlib开发的应用和开源库,比如face_recogintion库(应用一个基于Python的开源人脸识别库,face_recognition)等等。环境opencv 尽量选择3版本的dlib 选择 下载出错的话cmdpip install dlib==19.6.1我用的是 python3.6.5不多说直接上代.....
首先dlib是一个很有名的库了,有c++、Python的接口。使用dlib可以大大简化开发,比如人脸识别,特征点检测之类的工作都可以很轻松实现。同时也有很多基于dlib开发的应用和开源库
环境
opencv 尽量选择3版本的
dlib 选择 下载出错的话
cmd
pip install dlib==19.6.1
我用的是 python3.6.5
不多说直接上代码
# -*- coding: utf-8 -*-
import sys
import dlib
import cv2
detector = dlib.get_frontal_face_detector() #获取人脸分类器
# 传入的命令行参数
# for f in sys.argv[1:]: ...这种方式是通过读取传入的参数进新遍历的以列表的形式 ...
# 直接把入参改为一个列表方便调试
x=['C:\\Users\\admin\\Desktop\\test.png','C:\\Users\\admin\\Desktop\\test.jpg']
for f in x:
# opencv 读取图片,并显示
# print("Processing file: {}".format(f))
# f='C:\\Users\\admin\\Desktop\\test.png'
# cv2.IMREAD_COLOR:它指定加载彩色图像。图像的任何透明度都将被忽略。这是默认标志。或者,我们可以为此标志传递整数值1。
# cv2.IMREAD_GRAYSCALE:它指定以灰度模式加载图像。或者,我们可以为此标志传递整数值0。
# cv2.IMREAD_UNCHANGED:它指定加载图像,包括alpha通道。另外,我们可以为此标志传递整数值 - 1。
img = cv2.imread(f, cv2.IMREAD_COLOR)# 这里有两个参数第一个是图片的文件必选,第二个是标志:它指定读取图像的方式
# 摘自官方文档:
# image is a numpy ndarray containing either an 8bit grayscale or RGB image.
# opencv读入的图片默认是bgr格式,我们需要将其转换为rgb格式;都是numpy的ndarray类。
b, g, r = cv2.split(img) # 分离三个颜色通道
img2 = cv2.merge([r, g, b]) # 融合三个颜色通道生成新图片
dets = detector(img, 1) #使用detector进行人脸检测 dets为返回的结果
print("Number of faces detected: {}".format(len(dets))) # 打印识别到的人脸个数
# enumerate是一个Python的内置方法,用于遍历索引
# index是序号;face是dets中取出的dlib.rectangle类的对象,包含了人脸的区域等信息
# left()、top()、right()、bottom()都是dlib.rectangle类的方法,对应矩形四条边的位置
for index, face in enumerate(dets):
print('face {}; left {}; top {}; right {}; bottom {}'.format(index, face.left(), face.top(), face.right(), face.bottom()))
# 在图片中标注人脸,并显示
left = face.left()
top = face.top()
right = face.right()
bottom = face.bottom()
cv2.rectangle(img, (left, top), (right, bottom), (0, 255, 0), 3)
cv2.namedWindow(f, cv2.WINDOW_AUTOSIZE)
cv2.imshow(f, img)
# 等待按键,随后退出,销毁窗口
k = cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
这是一个通过读取图片进行检测的然后对人脸进行标记的demo
本文地址:https://blog.csdn.net/dagedeshu/article/details/110872801