python+opencv 我们也可以这样玩人脸识别
off999 2024-10-20 08:08 44 浏览 0 评论
使用dlib，OpenCV和Python进行人脸识别--检测眼睛，鼻子，嘴唇和下巴
前期文章我们分享了如何使用python与dlib来进行人脸识别，本期我们就来更细的来了解一下人脸识别的内容
如下图，dlib人脸数据把人脸分成了68个数据点，从图片可以看出，人脸识别主要是识别：人眉，人眼，人鼻，人嘴以及人脸下颚边框，每个人脸的部位都有不同的数据标签从1-68
当我们识别出人脸的这68个点，可以通过访问不同的数据点来检测到人脸的部分数据
- · 口可以访问 [48，68]
- · 右眉可以访问 [17，22]
- · 左眉可以访问 [22，27]
- · 右眼可以访问 [36，42]
- · 左眼 可以访问 [42，48]
- · 鼻可以访问 [27，35]
- · 下巴边框可以访问 [0，17]
通过访问不同的数据点，来进行人脸上的部位检测
我们可以建立一个数组来访问不同的人脸部分
FACIAL_LANDMARKS_IDXS = OrderedDict([
("mouth", (48, 68)),
("right_eyebrow", (17, 22)),
("left_eyebrow", (22, 27)),
("right_eye", (36, 42)),
("left_eye", (42, 48)),
("nose", (27, 35)),
("jaw", (0, 17))
])
第三方库from imutils import face_utils中的face_utils已经集成了人脸部分的数据以及格式化代码，我们可以直接来使用它来进行人脸部分的检测
· 导入我们所需的Python包（第1-5行）
· 实例化dlib 面部检测器并加载面部界标预测器（第8行和第10行）。
· 加载和预处理我们的输入图像（第13-17行）。
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· 在输入图像中检测人脸（第20行）
· 循环检测到的人脸，格式化人脸数据（第22-26行）
· 循环人脸部分，把人脸部分的标签显示在图片上（29-34行）
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