视频人脸检测——Dlib版(六)

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前言

Dlib的人脸识别要比OpenCV精准很多,一个是模型方面的差距,在一方面和OpenCV的定位有关系,OpenCV是一个综合性的视觉处理库,既然这么精准,那就一起赶快来看吧。

视频人脸检测是图片识别的高级版本,图片检测详情点击查看我的上一篇《图片人脸检测——Dlib版(四)》

除了人脸识别用的是Dlib外,还是用OpenCV读取摄像头和处理图片(转为灰色),所以给出相关的文档,方便理解。

效果预览

技术实现

有了OpenCV的视频人脸检测,Dlib也大致相同除了视频识别器模型的声明和使用不同,具体的细节请参考,视频人脸检测——OpenCV版(三) 那篇已经讲的很细致了,在这就不具体叙述了。

完整的代码如下:

# coding=utf-8
import cv2
import dlib

detector = dlib.get_frontal_face_detector()  #使用默认的人类识别器模型


def discern(img):
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    dets = detector(gray, 1)
    for face in dets:
        left = face.left()
        top = face.top()
        right = face.right()
        bottom = face.bottom()
        cv2.rectangle(img, (left, top), (right, bottom), (0, 255, 0), 2)
        cv2.imshow("image", img)


cap = cv2.VideoCapture(0)
while (1):
    ret, img = cap.read()
    discern(img)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

那么,OpenCV和Dlib的视频识别对比,有两个地方是不同的:

1.Dlib模型识别的准确率和效果要好于OpenCV;

2.Dlib识别的性能要比OpenCV差,使用视频测试的时候Dlib有明显的卡顿,但是OpenCV就好很多,基本看不出来;

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