今天，我們將學習如何檢測圖像中的人臉并提取面部特征，如眼睛、鼻子、嘴巴等。我們可以將這些信息作為一個預處理步驟來完成，例如捕捉照片中人物的人臉（手動或通過機器學習），創(chuàng)建效果來“增強”我們的圖像（類似于Snapchat等應用程序中的效果），對人臉進行情感分析等等。今天我們將通過引入DLib和從圖像中提取面部特征來將其提升到一個新的水平。相關閱讀：https：／／towardsdatascience．com／essential－opencv－functions－to－get－you－started－into－computer－vision－743df932e60Dlib是一個高級的機器學習庫，它是為解決復雜的現(xiàn)實世界問題而創(chuàng)建的。這個庫是用C＋＋編程語言創(chuàng)建的，它與C／C＋＋、Python和java一起工作。Dlib：http：／／dlib．net／值得注意的是，本教程可能需要對OpenCV庫有一定的了解，例如如何處理圖像、打開相機、圖像處理和一些小技巧。它是如何工作的？我們的臉有幾個可以識別的特征，比如眼睛、嘴巴、鼻子等等。當我們使用DLib算法檢測這些特征時，我們實際上得到了每個特征點的映射。該映射由67個點（稱為地標點）組成，可識別以下特征：
顎點＝ 0–16右眉點＝ 17–21左眉點＝ 22–26鼻點＝ 27–35右眼點＝ 36–41左眼點＝ 42–47口角＝ 48–60嘴唇分數(shù)＝ 61–67現(xiàn)在讓我們來了解如何提取特征。安裝要求與往常一樣，本文將用代碼演示示例，并將逐步指導你實現(xiàn)一個完整的人臉特征識別示例。但是在開始之前，你需要啟動一個新的Python項目并安裝3個不同的庫：opencv pythondlib如果像我一樣使用pipenv，可以使用以下命令安裝所有這些文件：pipenv install opencv－python， dlib如果你使用的是Mac和某些版本的Linux，則在安裝dlib時可能會遇到一些問題，如果遇到的是編譯錯誤，請檢查使用的CMake庫版本。在Mac中，確保你有可用的CMake，并且使用正確的版本運行：brew install cmake對于其他操作系統(tǒng)，請在線檢查以獲得特定支持。步驟1：載入并顯示圖片我們將從小處著手并以代碼為基礎，直到有一個可以正常工作的示例為止。通常，我喜歡使用繪圖來渲染圖像，但是由于我們在之后的文章中準備了一些很酷的東西，因此我們將做一些不同的事情，并且將創(chuàng)建一個窗口來展示我們的工作結(jié)果。讓我們一起看看代碼吧！import cv2＃ read the imageimg ＝ cv2．imread（＂face．jpg＂）＃ show the imagecv2．imshow（winname＝＂Face＂， mat＝img）＃ Wait for a key press to exitcv2．waitKey（delay＝0）＃ Close all windowscv2．destroyAllWindows（）很簡單，對吧？我們只是用imread加載圖像，然后告訴OpenCV在winname中顯示圖像，這將打開窗口并給它一個標題。之后，我們需要暫停執(zhí)行，因為當腳本停止時，窗口會被破壞，所以我們使用cv2．waitKey來保持窗口，直到按下某個鍵，然后銷毀窗口并退出腳本。如果使用代碼并在代碼目錄中添加了一個名為face．jpg的圖像，你應該得到如下內(nèi)容：原始圖像：
步驟2：人臉識別到目前為止，我們還沒有對圖像做任何處理，只是把它呈現(xiàn)在一個窗口中，這是非常無聊的，但是現(xiàn)在我們將開始加入其它的內(nèi)容，我們將從識別圖像中選擇一張臉開始。為此，我們將使用名為get＿frontial＿face＿detector（）的Dlib函數(shù)，非常直觀，但是有一個警告提示這個函數(shù)只適用于灰度圖像，所以我們必須首先使用OpenCV。get＿frontial＿face＿detector（）會返回一個檢測器，該檢測器是一個我們可以用來檢索人臉信息的函數(shù)，每個面都是一個對象，其中包含可以找到圖像的位置點。但我們最好在代碼上看看：import cv2import dlib＃ Load the detectordetector ＝ dlib．get＿frontal＿face＿detector（）＃ read the imageimg ＝ cv2．imread（＂face．jpg＂）＃ Convert image into grayscalegray ＝ cv2．cvtColor（src＝img， code＝cv2．COLOR＿BGR2GRAY）＃ Use detector to find landmarksfaces ＝ detector（gray）for face in faces： x1 ＝ face．left（） ＃ left point y1 ＝ face．top（） ＃ top point x2 ＝ face．right（） ＃ right point y2 ＝ face．bottom（） ＃ bottom point ＃ Draw a rectangle cv2．rectangle（img＝img， pt1＝（x1， y1）， pt2＝（x2， y2）， color＝（0， 255， 0）， thickness＝4）＃ show the imagecv2．imshow（winname＝＂Face＂， mat＝img）＃ Wait for a key press to exitcv2．waitKey（delay＝0）＃ Close all windowscv2．destroyAllWindows（）上面的代碼將從圖像中檢索所有面部，并在每個面部上渲染一個矩形，從而產(chǎn)生如下圖像：
123下一頁>（免責聲明：本網(wǎng)站內(nèi)容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿，凡在本網(wǎng)站出現(xiàn)的信息，均僅供參考。本網(wǎng)站將盡力確保所提供信息的準確性及可靠性，但不保證有關資料的準確性及可靠性，讀者在使用前請進一步核實，并對任何自主決定的行為負責。本網(wǎng)站對有關資料所引致的錯誤、不確或遺漏，概不負任何法律責任。
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