【进阶OpenCV】 （17）-- Dlib库 --实现人脸检测
文章目录
- Dlib库
- 一、Dlib库安装
- 二、实现人脸检测
- 1. 生成人脸检测器
- 2. 检测人脸
- 3. 显示人脸
- 总结
Dlib库
Dlib提供了丰富的图像处理和计算机视觉工具，如面部特征检测、物体检测、图像变换等，这些工具使得开发者能够轻松地进行各种图像处理任务。
一、Dlib库安装
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pip install dlib –i 镜像地址
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找到dlib库的whl文件进行安装
二、实现人脸检测
- 图片：
1. 生成人脸检测器
使用get_frontal_face_detector()函数方法生成人脸检测器：
该函数方法使用HOG算法、线性分类器、金字塔图像结构和滑动窗口检测等技术，比opencv提供的harr级联分类器效果更好。
import cv2
import dlib
detector = dlib.get_frontal_face_detector() # 构造脸部位置检测器HOG
img = cv2.imread('pic.jpg')
2. 检测人脸
- 函数：
faces = detector(img,n)使用人脸检测器返回检测到的人脸框
- 参数：
-- img：待检测的可能含有人脸的图像
-- n：表示采样上采样的次数。上采样会让图像变大，能够检测到更多的人脸，提高小人脸的检测效果
通常建议设置为0或1.较大的值会增加检测的准确性，但会降低处理速度
-- 返回值faces：返回检测图像中的所有人脸框
- 代码：
faces = detector(img,1)
for face in faces: # 对每个人脸框进行逐个处理
# 获取人脸框的坐标
x1 = face.left()
y1 = face.top()
x2 = face.right()
y2 = face.bottom()
# 绘制人脸框
cv2.rectangle(img,(x1,y1),(x2,y2),(0,255,0),2)
3. 显示人脸
# 显示捕获到的各个人脸框
cv2.imshow('result',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
总结
本篇介绍了如何通过Dlib库提供的get_frontal_face_detector()函数方法进行人脸检测。