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...人脸检测 Face Detector 人脸检测，是检测出图片中包含的正面人脸. 1.1....)) 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
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
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
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，
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...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....高分辨率图像 由于在高分辨率图像中，这些算法的速度都会很慢，而如果缩小图像尺寸，HOG/MMOD可能会失败，同时OpenCV-DNN却可以检测小脸，所以对于高分辨率图像推荐缩小图像再使用OpenCV-DNN...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~
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。
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，
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
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?
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
前面一直做人脸检测相关内容，然后对比了下dib以及MTCNN的人脸检测效果主要是速度，以及FDDB准确率。最后给出生成FDDB测试文件的C++代码。...可以看到三种方法： MTCNN 大概90% dlib 大概 77% opencv 大概 62% dlib的作者非要说我的测试有问题，如果谁感兴趣可以使用dlib测试下FDDB的结果。...---- 速度 在CPU和GPU模式下，对于三种不同尺寸的图片，运行一千次测试平均的时效： CPU模式 MTCNN（既检测人脸又做landmark）： ? dlib (仅仅检测人脸): ?...GPU模式 MTCNN（既检测人脸又做landmark）： ? dlib (仅仅检测人脸): ?...可以看到： 在检测精度上MTCNN显然好于dlib 无论是CPU还是GPU模型下MTCNN的检测数度都好于dlib，而且dlib还做了人脸的landmark ---- dlib c++生成FDDB结果代码如下
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...import dlib import numpy as np import cv2 import imutils from imutils import face_utils # 使用 Dlib 的正面人脸检测器...，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\face_detector
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),....imshow("img",cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_RGB2BGR))#转成BGR格式显示 cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 检测到的人脸数目...: 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。
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 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。...(): # 定义人脸检测器 detector = dlib.get_frontal_face_detector() # 定义人脸关键点检测器 predictor
dlib是人脸识别与人脸特征关键点获取的常用库，最近实现了将该库集成到展示框架的实验。 其中现有的dlib常见的可获取68个关键点，当然还有5个关键点和81个关键点(包括额头)。...因此编写了一个通用的小函数，如下： 该函数通过设置num_landmarks可以获取不同的关键点个数，如68,5和81，并返回facebbox(人脸框)，通过该框的个数可以获取人脸的个数，并将人脸的关键点以...() predictor = dlib.shape_predictor('%s/cv/face/dlib/shape_predictor_%d_face_landmarks.dat' % (model_dir...(2) 5个关键点的检测结果 ? (3) 81个关键点的检测结果。 ? 不过从图上可以看出，dlib用于人脸检测，并不能检测出太多的人脸，特别是远处的小人脸，均无法检测。...附：上图只是百度上搜索获得检测的图片，只用于实验。
dlib库可以实现人脸的检测，所以有些小伙伴在学习人脸识别和检测的时候有可能会用到此库。...本人python版本为3.7，在dlib的下载官网上只找到python3.6的版本，当然还有很多文章上写的是安装cmake进行编译再安装boost然后再使用pip install dlib安装即可，但是本人试了很多还是不行...3.7版本的dlib资源文件在csdn的其它文章中就有，淘宝0.5元即可下载，下载完成后将文件放置python文件下的Scripts文件夹中即可，结果如图。...然后启动cmd，使用pip install dlib-19.17.99-cp37-cp37m-win_amd64.whl命令即可安装，不要修改下载的 .whl文件名称不然会报错。
/train_dir/face/" 第二步，加载人脸检测器。...detector = dlib.get_frontal_face_detector() predictor = dlib.shape_predictor(predictor_path) 第三步，检测人脸...(f) # 让检测器找到每个人脸的边界框。...(f) # 让检测器找到每个人脸的边界框。...进行实时笑脸检测，就是要将cv2图像转换为dlib detector能够检测的图像数组： #检测器 detector = dlib.get_frontal_face_detector() ...
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。...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...('faces/*.jpg') print(paths) for path in paths: img = imread(path) dets = detector(img) print('检测到了...%d 个人脸' % len(dets)) for i, d in enumerate(dets): print('- %d：Left %d Top %d Right %d Bottom %d'...() 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
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。...库，可以使用下述命令安装 conda install imageio 3.开发实战 1.实现人脸检测标记 face_test.py import dlib from imageio import imread...其实我们就可以使用这个功能做一个简单的应用，用来检测图片或者视频中人脸的个数。 2.人脸特征点提取 在实战1的基础上添加人脸特征提取功能。...() 这段代码就是在test.py基础上加入了shape_predictor功能，使之可以在检测出人脸基础上，找到人脸的68个特征点。...1 个人脸 检测到了 1 个人脸 检测到了 1 个人脸 检测到了 1 个人脸 feature 1 shape (128, 1) diff distance is 0.254767715912 same
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