导语 介绍人脸对齐的定义、任务、应用、常用算法以及难点 一、 人脸对齐，也叫做人脸特征点检测，图为人脸特征点例子 [1503364877459_5055_1503364878157.png][1503365510964..._8012_1503365511197.jpg] 二、 人脸对齐有哪些应用？...即：x = F(i) 所以， 人脸对齐算法便是设计函数(规则)F， F的优劣变体现在拟合效果、运行效率、参数存储空间、泛化能力(即适应数据集以外的人脸，比如真实环境下的人脸)。...关于人脸检测与对齐的融合 这类算法的idea是检测与对齐部分过程可以复用， 该类算法对于跟踪有很好的帮助， 因为在跟踪过程中需要验证预测的区域是否是人脸， 需要用到人脸检测器， 而人脸检测器通常速度较慢...[1503365339028_5444_1503365339509.png] 六、 移动端选择对齐算法考虑的问题： 速度、模型大小、追踪问题等 参考资料 人脸对齐的应用有哪些？
往期目录 视频人脸检测——Dlib版（六） OpenCV添加中文（五） 图片人脸检测——Dlib版（四） 视频人脸检测——OpenCV版（三） 图片人脸检测——OpenCV版（二） OpenCV...环境搭建（一） 更多更新，欢迎访问我的github：https://github.com/vipstone/faceai 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...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...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。...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，
原文：Dlib 库 - 人脸检测及人脸关键点检测 - AIUAI Dlib 官网 - Dlib C++ Library Dlib - Github Dlib 是一个十分优秀好用的机器学习库...这里主要记录 Dlib 中关于人脸检测和人脸关键点等技术的 python 应用. pip 安装： sudo apt-get install cmake sudo pip install dlib 或 Github...)) img = dlib.load_rgb_image(imgfile) # 人脸检测 dets = detector(img, 1) # len(dets) 即为检测到的人脸个数...HOG 人脸框及CNN人脸关键点检测 人脸关键点检测预训练模型： http://dlib.net/files/shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2 iBUG.../usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import sys import os import dlib # 加载人脸检测器 detector = dlib.get_frontal_face_detector
这是一个利用dlib进行关键点定位 + opencv处理的人脸对齐、换脸、关键点识别的小demo。...原文来自于《Switching Eds: Face swapping with Python, dlib, and OpenCV》 该博文的github地址中有所有的code。...提取一：关键点定位与画图 import cv2 import dlib import numpy import sys import matplotlib.pyplot as plt SCALE_FACTOR...提取二：人脸对齐 需要一张模板图来作为靠拢的对象图。...# 人脸对齐函数 def face_Align(Base_path,cover_path): im1, landmarks1 = read_im_and_landmarks(Base_path)
上几篇给大家讲了OpenCV的图片人脸检测，而本文给大家带来的是比OpenCV更加精准的图片人脸检测Dlib库。...dlib与OpenCV对比 识别精准度：Dlib >= OpenCV Dlib更多的人脸识别模型，可以检测脸部68甚至更多的特征点 效果展示 ? 人脸的68个特征点 ?...下载训练模型 训练模型用于是人脸识别的关键，用于查找图片的关键点。...下载地址：http://dlib.net/files/ 下载文件：shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2 当然你也可以训练自己的人脸关键点模型，这个功能会放在后面讲...detector = dlib.get_frontal_face_detector() # 获取人脸检测器 predictor = dlib.shape_predictor( "C:\\Python36
上几篇给大家讲了OpenCV的图片人脸检测，而本文给大家带来的是比OpenCV更加精准的图片人脸检测Dlib库。...点击查看往期： 《图片人脸检测——OpenCV版（二）》 《视频人脸检测——OpenCV版（三）》 dlib与OpenCV对比 识别精准度：Dlib >= OpenCV Dlib更多的人脸识别模型，可以检测脸部...人脸的68个特征点 ?...下载地址：http://dlib.net/files/ 下载文件：shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2 当然你也可以训练自己的人脸关键点模型，这个功能会放在后面讲...detector = dlib.get_frontal_face_detector() # 获取人脸检测器 predictor = dlib.shape_predictor( "C:\\Python36
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...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...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，
dlib 安装dlib之前需要安装好cmake，之后再通过pip install dlib安装，如果报错的话，再自行百度吧，我是折腾了一下午才弄好。...下载dlib提供的检测模型文件 下载地址：http://dlib.net/files/ 文件名shape_predictor_68_face_landmarks.dat 人脸检测 单一图片 代码部分实现起来非常简单...() predictor = dlib.shape_predictor(predictor_path) faces = detector(img, 0) if len(faces): print...68点人脸检测 摄像头读取 我们可以通过cv2.VideoCapture(0)调起摄像头，camera.read会返回两个参数，第一个代表是否获取到图像帧，第二个代表图像帧内容，剩下的部分就跟上面一样了...，传给dlib进行人脸检测就好了。
很多人的第一个OpenCV学习目标就是跑通Haar级联人脸检测，Dlib库在业内开始流行很大程度上是因为其HOG-SVM人脸检测比OpenCV Haar的好，而近年来OpenCV和Dlib均已包含基于深度学习的人脸检测算法实现...Dlib HoG人脸检测 代码示例： ? 优点 1）CPU上最快的方法； 2）适用于正面和略微非正面的人脸； 3）与其他三个相比模型很小； 4）在小的遮挡下仍可工作。...缺点 1）CPU速度很慢； 2）不能检测小脸，因为它训练数据的最小人脸尺寸为80×80，但是用户可以用较小尺寸的人脸数据自己训练检测器； 3）人脸包围框甚至小于DLib HoG人脸检测器。 5....可以看到Dlib的两种方法效果都不怎么好，作者发现原来Dlib训练使用的数据集的人脸包围框较小，导致按照FDDB的评价标准不公平。 ? ? ? 另外，Dlib无法检测小脸也拉低了分数。 6....人脸检测开源技术众多，除了OpenCV和Dlib,你还有什么推荐吗？欢迎留言~
人脸检测 随着人脸识别，人脸支付，换脸等业务等爆发，多的人都将目光放在人脸方面的研究上。...可以说，人脸检测是目前所有目标检测子方向中被研究的最充分的问题之一，它在安防监控，人机交互，金融支付，社交和娱乐等方面有很强的应用价值，也是整个人脸识别算法的第一步。...问题描述 人脸检测的目标就是从图像中找到所有的人脸对应的位置，算法结果输出的是人脸在图像中所处的坐标。有些算法还会有其它的一些信息，比如性别，年龄，面部情绪等。...关于人脸检测这块的函数是get_frontal_face_detector写一个测试脚本： import cv2 import sys import dlib detector = dlib.get_frontal_face_detector...参考 人脸检测算法综述 人脸检测背景介绍和发展现状 dlib github
OpenCV实现人脸对齐 一：人脸对齐介绍 在人脸识别中有一个重要的预处理步骤-人脸对齐，该操作可以大幅度提高人脸识别的准确率与稳定性，但是早期的OpenCV版本不支持人脸Landmark检测，因此一般都是通过对人脸进行分割...，然后通过角点检测来寻找眼睛两个角点，连线之后根据它们有水平线的角度，旋转实现人脸对齐之后在提取人脸区域，OpenCV3.x版本开始支持获取Landmark数据，最常见的Landmark数据就是人脸的68...实现对齐主要是基于眼睛的位置，对人脸倾斜进行几何变换，实现人脸对齐操作，人脸对齐对提高人脸识别率特别重要，常见的人脸识别系统都会包含人脸对齐操作，举例如下： ?...二：人脸对齐代码实现 基于OpenCV实现人脸对齐主要分为如下几步 1.人脸检测器定义与Landmark检测 OpenCV中通过HAAR或者LBP特征实现了人脸检测，最新的OpenCV3.4基于残差网络也实现了人脸检测...img); waitKey(0); } 2.Landmark数据处理 对Landmark数据提取获得眼睛位置坐标，这里我们获取的是36与45两个点坐标计算角度（参照第一张图），然后通过几何变换实现人脸对齐操作
import cv2 import dlib from skimage import io #使用特征提取器get_frontal_face_detector detector=dlib.get_frontal_face_detector...() #dlib的68点模型，使用作者训练好的特征预测器 predictor=dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")...#图片所在路径 img=io.imread("C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png") #生成dlib的图像窗口 win=dlib.image_window() win.clear_overlay...：1 第 1 个人脸d的坐标：left: 201 right: 356 top: 184 bottom: 339 人脸面积为：24025 算法：基于Dlib的人脸检测与识别是通过多级级联的回归树进行关键点的回归...链接：https://pypi.org/project/dlib/#files http://dlib.net/files/ https://cmake.org/download/ https://cmake.org
人脸检测 随着人脸识别，人脸支付，换脸等业务等爆发，多的人都将目光放在人脸方面的研究上。...可以说，人脸检测是目前所有目标检测子方向中被研究的最充分的问题之一，它在安防监控，人机交互，金融支付，社交和娱乐等方面有很强的应用价值，也是整个人脸识别算法的第一步。...问题描述 人脸检测的目标就是从图像中找到所有的人脸对应的位置，算法结果输出的是人脸在图像中所处的坐标。有些算法还会有其它的一些信息，比如性别，年龄，面部情绪等。...使用起来也是比较简单的，首先进行安装： pip install dlib pip install opencv-python 关于人脸检测这块的函数是get_frontal_face_detector...参考 人脸检测算法综述: https://zhuanlan.zhihu.com/p/36621308?
运用机器学习的方法，我们同样可以实现人脸“融合”。当然这里说的人脸融合指的是将两个人的人脸照片进行融合，至于融合的比例，要按照自己的喜好来定。给小伙伴们展示效果如下图所示： ?...程序实现思路： 1、第一步实现人脸检测；要进行人脸的融合，且融合后两个人脸的位置应该大体一致，这要如何才能做到呢？首先便是人脸的检测，只有检测到了人脸，才能进行接下来的工作。...人脸的检测，采用的是Dlib函数库，帮助我们进行人脸的检测。...2、第二步人脸关键点检测；得到人脸的位置后，接下来就是对于人脸的关键点的定位，什么是关键点的定位呢，说的通俗一点，就是确定图片中人脸的关键特征的位置，比如眼睛，嘴巴，鼻子的位置，而这些关键点又被称为Landmark...这里又利用到了Dlib库，Dlib库为我们提供了6
[深度学习工具]·极简安装Dlib人脸识别库 Dlib介绍 Dlib是一个现代化的C ++工具箱，其中包含用于在C ++中创建复杂软件以解决实际问题的机器学习算法和工具。...Dlib的开源许可证 允许您在任何应用程序中免费使用它。Dlib有很长的时间，包含很多模块，近几年作者主要关注在机器学习、深度学习、图像处理等模块的开发。...python==3.6 安装dlib 以管理员身份进入CMD，执行 conda install -c conda-forge dlib 测试代码 #%% import dlib from imageio....jpg') print(paths) for path in paths: img = imread(path) dets = detector(img) print('检测到了 %d 个人脸...() 照片放在faces文件夹内，需要imageio 库，可以使用下述命令安装 pip install imageio 输出结果 ['faces\\f1.jpg'] 检测到了 1 个人脸 - 0：Left
import dlib #导入该库用于人脸识别 from skimage import io #导入该库主要用于图像载入 import cv2 detector=dlib.get_frontal_face_detector...()#加载Dlib检测器 img=io.imread("C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png")#载入原图 dets=detector(img,1)#人脸检测 print("检测到的人脸数目...: {}".format(len(dets))) for d in dets: #使用OpenCV在原图上标出人脸位置 left_top=(dlib.rectangle.left(d),...dlib.rectangle.top(d))#左上方坐标 right_bottom=(dlib.rectangle.right(d),dlib.rectangle.bottom(d))#右下方坐标...: 1 算法：基于Dlib进行人脸检测与标记是指对于任意输入的目标图像通过算法策略对其进行搜索来检测其中是否包含有人脸特征的图像区域。
2009 年，Dlib 发表在机器学习研究。从那时起，它已在广泛的领域中使用。 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。...# 使用 Dlib 的正面人脸检测器 frontal_face_detector detector = dlib.get_frontal_face_detector() # 使用训练好的模型shape_predictor..._68_face_landmarks.dat，在检测出人脸的同时，检测出人脸上的68个关键点 predictor=dlib.shape_predictor(r'C:\Python\Pycharm\docxprocess...# 使用 Dlib 的正面人脸检测器 frontal_face_detector detector = dlib.get_frontal_face_detector() # 使用训练好的模型shape_predictor..._68_face_landmarks.dat，在检测出人脸的同时，检测出人脸上的68个关键点 predictor=dlib.shape_predictor(r'C:\Python\Pycharm\docxprocess
数据集准备 安装 dlib 用pip install dlib会提示安装失败，只能从dlib官网 下载whl文件，再用pip install dlib-18.17.100-cp35-none-win_amd64...利用dlib截取自己的图片和别人的图片 参考写个神经网络，让她认得我(๑•ᴗ•๑)，参考里面的代码截取了200张自己的图片和200张别人的图片，截取的图片宽高为64*64.
[深度应用]·实战掌握Dlib人脸识别开发教程 项目GitHub地址--> https://github.com/xiaosongshine/dlib_face_recognition 1.背景介绍...但是由于Dlib对于人脸特征提取支持很好，有很多训练好的人脸特征提取模型供开发者使用，所以Dlib人脸识别开发很适合做人脸项目开发。...一般的人脸识别开发可以简单分为1.人脸特征建模与2.使用人脸特征模型进行验证（其实还应包括人脸对齐等,这些也可以划分到1中）。...使用Dlib进行开发时，我们直接可以使用训练好的人脸特征提取模型，主要的工作就变成了如何进行人脸的验证。 人脸的验证其实就是计算相似度，同一个人的相似度就会大，不同的人就会比较小。...2.环境搭建 安装可以参考我的这篇博客：[深度学习工具]·极简安装Dlib人脸识别库，下面说一下需要注意的点:： 此博文针对Windows10安装，其他平台可以仿照这个步骤来安装 安装Miniconda
Dlib人脸检测 原理 Dlib是一款优秀的跨平台开源的C++工具库，该库使用C++编写，具有优异的性能。Dlib库提供的功能十分丰富，包括线性代数，图像处理，机器学习，网络，最优化算法等众多功能。...Dlib的核心原理是使用了图像Hog特征来表示人脸，和其他特征提取算子相比，它对图像的几何和光学的形变都能保持很好的不变形。...Dlib 实现的人脸检测方法便是基于图像的Hog特征，综合支持向量机算法实现的人脸检测功能，该算法的大致思路如下： 对正样本(即包含人脸的图像)数据集提取Hog特征，得到Hog特征描述子。...Dlib人脸检测实战 talk is cheep, show me the coder。这一节就用Python调用Dlib完成人脸检测来看看效果。...在调用之前首先要安装Dlib人脸检测库，我使用的是Windows 10，Core i5的处理器。
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