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腾讯云十一月秒杀活动 视频狂欢季 特惠8折起：活动详情>> 购买规则 活动对象：腾讯云官网已注册且完成实名认证的国内站用户均可参与（协作者除外）； 活动时间：本活动为长期活动，下线时间请以官网通知为准；
.imread("C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png")#读取图像 detector=MTCNN() face_list=detector.detect_faces(img)#人脸检测与对齐...(img,keypoints["mouth_right"],1,(0,0,255),2) cv2.imwrite("C:/Users/xpp/Desktop/result.png",img) 算法：人脸检测是将人脸区域检测与人脸关键点检测放在了一起...P-Net：Proposal Net，实现人脸候选框提取 R-Net：Refine Net，在P-Net输出结果的基础上进一步去除错误的候选框 O-Net：Output Net，与R-Net类似，最终输出人脸
人脸检测历险记 可能跟我一样，人脸检测是很多人学习图像处理的第一个自驱动型的任务，OpenCV刚上手没几天可能就想先跑一跑人脸检测，然后一个坑接着一个坑的往里跳。...上面用的是深度学习模型的人脸检测，但是在此之前还是稍微回顾下OpenCV自带的人脸检测器。...OpenCV自带的人脸检测 OpenCV自带了基于级联分类器的人脸检测模型，只能检测正脸，在前深度学习时代，效果已经是很好的了。...基于深度学习的人脸检测 想要深入学习的小伙伴可以尝试自己训练一个人脸检测模型练手，这里直接在Github上找一个能跑的模型CenterFace。...人脸卡通化 仅仅是人脸检测，显得略微有些没意思，所以在人脸检测的基础上，加点其他的更有意思的东西，比如上次刚玩过的卡通化。
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