Dlib库教程（2）联合python的人脸检测标记识别

　　1说明
　　1。1准备篇《Dlib库教程（1）：介绍、linux下的安装与避坑》。
　　1。2本次讲解Dlib库的强大的联合python的人脸检测、标记和识别功能。
　　1。3熟悉Dlib库的python的API功能函数。
　　1。4熟悉python编程相关知识，讲解思路清晰，注释仔细，干货满满，由浅入深，一秒入门。
　　1。5图片来自今日头条正版免费图库，表示对女神的喜爱，致敬，仅供学习。
　　1。6环境：python3。8dlib19。21。99opencv4。4。0deepinlinux操作系统。
　　1。jpeg
　　2。jpeg
　　2dlibopencvpython的人脸检测、识别和标示
　　2。1代码：人脸检测，画框和画68点特征显示第1步：导入模块importdlibimportcv2第2步：模型加载这是人脸68点特征检测器模型，提前官网下载好shapepredictorpathhomexgjDesktopdlibshapepredictor68facelandmarks。dat获取人脸分类器detectordlib。getfrontalfacedetector（）获取人脸68点特征检测器，进行人脸面部轮廓特征提取：predictordlib。shapepredictor（shapepredictorpath）第3步：被检测图片载入被检测图片路径imgpathhomexgjDesktopdlibpic2。jpeg读图片，cv。imread（）共两个参数，第二个为如何读取图片，包括cv2。IMREADCOLOR：读入一个彩色图片imgcv2。imread（imgpath，cv2。IMREADCOLOR）imgcv2。imread（imgpath）默认，等同于上面读取彩色图片这个是cv2特有的图片读取，需要转换，否则不是原图b，g，rcv2。split（img）img2cv2。merge（〔r，g，b〕）侦测人脸detsdetector（img2，1）第4步：forindex，faceinenumerate（dets）：leftface。left（）topface。top（）rightface。right（）bottomface。bottom（）在人脸上标示绿色方框cv2。rectangle（img，（left，top），（right，bottom），（0，255，0），1）shapepredictor（img，face）forindex，ptinenumerate（shape。parts（））：ptpos（pt。x，pt。y）标示人脸68个特征圆点cv2。circle（img，ptpos，1，（255，0，0），1）第5步：展示已经人脸识别后的带有标示图片cv2。imshow（pic，img）cv2。namedWindow（pic，cv2。WINDOWAUTOSIZE）窗口关闭设置kcv2。waitKey（0）cv2。destroyAllWindows（）
　　2。2图
　　3dlibcv2numpy法人脸检测和识别
　　3。1代码encoding：utf8代码来源https：blog。csdn。netliuxiao214articledetails83411820？utmmediumdistribute。pcrelevant。nonetaskblogBlogCommendFromMachineLearnPai21。channelparamdepth1utmsourcedistribute。pcrelevant。nonetaskblogBlogCommendFromMachineLearnPai21。channelparam人脸检测，画框importdlibimportnumpyasnpimportcv2获得人脸矩形的坐标信息函数defrecttobb（rect）：xrect。left（）yrect。top（）wrect。right（）xhrect。bottom（）yreturn（x，y，w，h）图片大小调整函数defresize（image，width1200）：将待检测的image进行resizerwidth1。0image。shape〔1〕dim（width，int（image。shape〔0〕r））resizedcv2。resize（image，dim，interpolationcv2。INTERAREA）returnresized人脸检测函数defdetect（）：加载待检测的图片imagefilehomexgjDesktopdlibpic1。jpegimagecv2。imread（imagefile）调整大小imageresize（image，width1200）灰度转换graycv2。cvtColor（image，cv2。COLORBGR2GRAY）dlib人脸检测器和人脸检测画框detectordlib。getfrontalfacedetector（）dlib人脸检测矩形框4点坐标和对图像画人脸框rectsdetector（gray，1）画框和输出文字for（i，rect）inenumerate（rects）：（x，y，w，h）recttobb（rect）cv2。rectangle（image，（x，y），（xw，yh），（0，255，0），2）cv2。putText（image，Face：｛｝。format（i1），（x10，y10），cv2。FONTHERSHEYSIMPLEX，0。5，（0，255，0），2）图片展示cv2。imshow（Output，image）cv2。waitKey（0）ifnamemain：detect（）
　　3。2图
　　3。3增加功能，标注68人脸特征点
　　3。3。1代码encoding：utf8importdlibimportnumpyasnpimportcv2获得人脸矩形的坐标信息defrecttobb（rect）：xrect。left（）yrect。top（）wrect。right（）xhrect。bottom（）yreturn（x，y，w，h）将包含68个特征的的shape转换为numpyarray格式defshapetonp（shape，dtypeint）：coordsnp。zeros（（68，2），dtypedtype）foriinrange（0，68）：coords〔i〕（shape。part（i）。x，shape。part（i）。y）returncoords将待检测的image进行resizedefresize（image，width1200）：rwidth1。0image。shape〔1〕dim（width，int（image。shape〔0〕r））resizedcv2。resize（image，dim，interpolationcv2。INTERAREA）returnresized人脸检测、识别、标注68特征点deffeature（）：加载被检测图片imagefilehomexgjDesktopdlibpic2。jpegimagecv2。imread（imagefile）imageresize（image，width1200）graycv2。cvtColor（image，cv2。COLORBGR2GRAY）加载dlib功能函数detectordlib。getfrontalfacedetector（）predictordlib。shapepredictor（homexgjDesktopdlibshapepredictor68facelandmarks。dat）rectsdetector（gray，1）shapes〔〕人脸检测、识别和画框for（i，rect）inenumerate（rects）：shapepredictor（gray，rect）获取特征点shapeshapetonp（shape）存入列表中shapes。append（shape）（x，y，w，h）recttobb（rect）cv2。rectangle（image，（x，y），（xw，yh），（0，255，0），2）cv2。putText（image，Face：｛｝。format（i1），（x10，y10），cv2。FONTHERSHEYSIMPLEX，0。5，（0，255，0），2）获取68关键点并画圈标注forshapeinshapes：for（x，y）inshape：cv2。circle（image，（x，y），2，（0，0，255），1）cv2。imshow（Output，image）cv2。waitKey（0）ifnamemain：feature（）
　　3。3。2图
　　4高级一点：视频实时检测人脸和标注
　　4。1代码：codingutf8参考文章https：blog。csdn。netm037477175articledetails78151320？locationNum2fps1utmmediumdistribute。pcrelevant。nonetaskblogtitle6spm1001。2101。3001。4242摄像头实时，人脸检测和画框和画弧，默认红色框和蓝色人脸特征线importcv2importdlibdlib模型加载predictorpathhomexgjDesktopdlibshapepredictor68facelandmarks。dat初始化landmarkpredictordlib。shapepredictor（predictorpath）初始化dlib人脸检测器detectordlib。getfrontalfacedetector（）初始化dlib自带显示窗口windlib。imagewindow（）opencv加载视频文件capcv2。VideoCapture（homexxx。mp4）摄像头读取capcv2。VideoCapture（0）ifcap。isOpened（）：print（Unabletoconnecttocamera！）循环whilecap。isOpened（）：ret，cvimgcap。read（）ifcvimgisNone：breakRGBTOBGRimgcv2。cvtColor（cvimg，cv2。COLORRGB2BGR）侦测和检测人脸detsdetector（img，0）shapes〔〕fori，dinenumerate（dets）：shapepredictor（img，d）shapes。append（shape）win。clearoverlay（）win。setimage（img）iflen（shapes）！0：foriinrange（len（shapes））：win。addoverlay（shapes〔i〕）win。addoverlay（dets）cap。release（）
　　4。2再高级一点的代码调用摄像头，进行人脸捕获，和68个特征点的追踪参考原作者，感谢原作者Author：coneypoBlog：http：www。cnblogs。comAdaminXieGitHub：https：github。comconeypoDlibfacedetectionfromcamera第1步：导入模块importdlibimportnumpyasnpimportcv2时间模块用于截图保存后生成的文件名importtimeimporttimeit第2步：初始化储存截图的目录pathscreenshotshomexgjDesktopdlibdatascreenshotsdlib模块加载detectordlib。getfrontalfacedetector（）predictordlib。shapepredictor（homexgjDesktopdlibshapepredictor68facelandmarks。dat）创建cv2摄像头对象capcv2。VideoCapture（0）cap。set（propId，value）设置视频参数，propId设置的视频参数，value设置的参数值cap。set（3，480）截图screenshots的计数器cnt0时间列表timecostlist〔〕第3步：cap。isOpened（）返回truefalse检查初始化是否成功whilecap。isOpened（）：cap。read（）返回两个值：一个布尔值truefalse，用来判断读取视频是否成功是否到视频末尾图像对象，图像的三维矩阵flag，imrdcap。read（）每帧数据延时1ms，延时为0读取的是静态帧kcv2。waitKey（1）取灰度imggraycv2。cvtColor（imrd，cv2。COLORRGB2GRAY）startpointstarttimeit。defaulttimer（）人脸数facesdetector（imggray，0）待会要写的字体fontcv2。FONTHERSHEYSIMPLEX标68个点iflen（faces）！0：检测到人脸foriinrange（len（faces））：landmarksnp。matrix（〔〔p。x，p。y〕forpinpredictor（imrd，faces〔i〕）。parts（）〕）foridx，pointinenumerate（landmarks）：68点的坐标pos（point〔0，0〕，point〔0，1〕）利用cv2。circle给每个特征点画一个圈，共68个cv2。circle（imrd，pos，2，color（139，0，0））利用cv2。putText输出168cv2。putText（imrd，str（idx1），pos，font，0。2，（187，255，255），1，cv2。LINEAA）cv2。putText（imrd，faces：str（len（faces）），（20，50），font，1，（0，0，0），1，cv2。LINEAA）endpointstoptimeit。defaulttimer（）timecostlist。append（stopstart）else：没有检测到人脸cv2。putText（imrd，noface，（20，50），font，1，（0，0，0），1，cv2。LINEAA）添加说明imrdcv2。putText（imrd，pressS：screenshot，（20，400），font，0。8，（255，255，255），1，cv2。LINEAA）imrdcv2。putText（imrd，pressQ：quit，（20，450），font，0。8，（255，255，255），1，cv2。LINEAA）按下s键保存ifkord（s）：cnt1cv2。imwrite（pathscreenshotsscreenshotstr（cnt）time。strftime（YmdHMS，time。localtime（））。jpg，imrd）按下q键退出ifkord（q）：break窗口显示参数取0可以拖动缩放窗口，为1不可以cv2。namedWindow（camera，0）cv2。namedWindow（camera，1）cv2。imshow（camera，imrd）释放摄像头cap。release（）删除建立的窗口cv2。destroyAllWindows（）
　　5备注：附注学习和复习opencv的色彩转换问题
　　5。1代码coding：utf8熟悉opencv色彩转换问题代码所在终端打开输入python3。811。pyhomexgjDesktopdlibpic1。jpegimportsysimportcv2importdlib采用skimage读取图片代码简单些，img全部为imgfromskimageimportioadd1detectordlib。getfrontalfacedetector（）windlib。imagewindow（）forfinsys。argv〔1：〕：imgio。imread（f）add2imgcv2。imread（f）opencv的增加色彩转换，增加2行b，g，rcv2。split（img）img1cv2。merge（〔r，g，b〕）detsdetector（img1，1）使用detector进行人脸检测fori，dinenumerate（dets）：xd。left（）yd。top（）wd。right（）hd。bottom（）cv2。rectangle（img1，（x，y），（w，h），（0，255，0））print（（｛｝，｛｝，｛｝，｛｝）。format（x，y，（wx），（hy）））win。setimage（img1）io。imsave（homexgjDesktopdlibPDlibtest。jpg，img）增加2行色彩转换r，g，bcv2。split（img1）img2cv2。merge（〔b，g，r〕）cv2。imwrite（homexgjDesktopdlibPDlibtest。jpg，img2）等待点击dlib。hitentertocontinue（）
　　5。2操作效果图
　　下一次讲，dlib的目标检测和实时视频的行人计数。