python 基于dlib库的人脸检测的实现

本周暂时比较清闲，可以保持每日一更的速度。

国外身份证项目新增需求，检测出身份证正面的人脸。最开始考虑mobilenet-ssd，经同事提醒，有现成的人脸库dlib，那就用传统方法尝试一下。

dlib安装

dlib的安装小费一波周折，我的python版本是3.6，直接pip install dlib安装失败。https://pypi.org/project/dlib/19.6.0/找到python3.6对应的whl文件下载安装或者直接pip install dlib==19.6.0 提示Successfully installed dlib-19.6.0安装成功。事情没那么简单，import dlib时报错： ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。

还是版本的问题，查找最新版本的whl ：https://pypi.org/simple/dlib/

下载dlib-19.8.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl然后cd到相应的目录下 pip install dlib-19.8.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl

代码

import dlib
import cv2
import os

def resize(img, width=None, height=None, inter=cv2.INTER_AREA):
  """
  initialize the dimensions of the input image and obtain
  the image size
  """

  dim = None
  (h, w) = img.shape[:2]

  if width is None and height is None:
    return img
  if width is None:
    r = height / float(h)
    dim = (int(w * r), height)
  else:
    r = width / float(w)
    dim = (width, int(h * r))
  # resize the image
  resized = cv2.resize(img, dim, interpolation=inter)
  # return the resized image
  return resized

# 使用 Dlib 的正面人脸检测器 frontal_face_detector
detector = dlib.get_frontal_face_detector()

# 图片所在路径
imgs_path = 'test/'
filelist = os.listdir(imgs_path)
# 使用 detector 检测器来检测图像中的人脸
for img_path in filelist:
  img = cv2.imread(imgs_path + img_path)
  img = resize(img, width=512)
  faces = detector(img, 1)
  print("人脸数 / Faces in all: ", len(faces))
  for i, d in enumerate(faces):
    w = d.right() - d.left()
    h = d.bottom() - d.top()
    d_left = int(d.left() - w * 0.25)
    d_right = int(d.right() + w * 0.25)
    d_top = int(d.top() - w * 0.70)
    d_bottom = int(d.bottom() + w * 0.2)
    print("第", i + 1, "个人脸的矩形框坐标：",
       "left:", d_left, "right:", d_right, "top:", d_top, "bottom:", d_bottom)
    cv2.rectangle(img, tuple([d_left, d_top]), tuple([d_right, d_bottom]), (0, 255, 255), 2)
  cv2.imshow("img", img)
  cv2.waitKey(0)
  cv2.imwrite('./result.jpg',img)

随便网上找了张图测试，效果如下

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • python 3利用Dlib 19.7实现摄像头人脸检测特征点标定

    python 3利用Dlib 19.7实现摄像头人脸检测特征点标定

    Python 3 利用 Dlib 19.7 实现摄像头人脸检测特征点标定 0.引言 利用python开发,借助Dlib库捕获摄像头中的人脸,进行实时特征点标定: 图1 工程效果示例(gif) 图2 工程效果示例(静态图片) (实现比较简单,代码量也比较少,适合入门或者兴趣学习.) 1.开发环境 python: 3.6.3 dlib: 19.7 OpenCv, numpy import dlib # 人脸识别的库dlib import numpy as np # 数据处理的库numpy impor

  • Python3利用Dlib实现摄像头实时人脸检测和平铺显示示例

    1. 引言 在某些场景下,我们不仅需要进行实时人脸检测追踪,还要进行再加工:这里进行摄像头实时人脸检测,并对于实时检测的人脸进行初步提取: 单个/多个人脸检测,并依次在摄像头窗口,实时平铺显示检测到的人脸: 图 1 动态实时检测效果图 检测到的人脸矩形图像,会依次平铺显示在摄像头的左上方: 当多个人脸时候,也能够依次铺开显示: 左上角窗口的大小会根据捕获到的人脸大小实时变化: 图 2 单个/多个人脸情况下摄像头识别显示结果 2. 代码实现 主要分为三个部分: 摄像头调用,利用 OpenCv 里面

  • Linux下python与C++使用dlib实现人脸检测

    Linux下python与C++使用dlib实现人脸检测

    python 与 C++ dlib人脸检测结果对比,供大家参考,具体内容如下 说明: 由于项目需求发现Linux下c++使用dlib进行人脸检测和python使用dlib检测,得到的结果出入比较大,于是写了测试用例,发现影响结果的原因有但不限于: 1.dlib版本不同(影响不大,几个像素的差别) 2.dlib 人脸检测中detector()第二个参数的设置测试结果如下: python PDlib.py: # -*- coding: utf-8 -*- import sys import cv2

  • python 基于dlib库的人脸检测的实现

    python 基于dlib库的人脸检测的实现

    本周暂时比较清闲,可以保持每日一更的速度. 国外身份证项目新增需求,检测出身份证正面的人脸.最开始考虑mobilenet-ssd,经同事提醒,有现成的人脸库dlib,那就用传统方法尝试一下. dlib安装 dlib的安装小费一波周折,我的python版本是3.6,直接pip install dlib安装失败.https://pypi.org/project/dlib/19.6.0/找到python3.6对应的whl文件下载安装或者直接pip install dlib==19.6.0 提示Succ

  • Python基于Dlib的人脸识别系统的实现

    之前已经介绍过人脸识别的基础概念,以及基于opencv的实现方式,今天,我们使用dlib来提取128维的人脸嵌入,并使用k临近值方法来实现人脸识别. 人脸识别系统的实现流程与之前是一样的,只是这里我们借助了dlib和face_recognition这两个库来实现.face_recognition是对dlib库的包装,使对dlib的使用更方便.所以首先要安装这2个库. pip3 install dlib pip3 install face_recognition 然后,还要安装imutils库 p

  • Python基于OpenCV库Adaboost实现人脸识别功能详解

    Python基于OpenCV库Adaboost实现人脸识别功能详解

    本文实例讲述了Python基于OpenCV库Adaboost实现人脸识别功能.分享给大家供大家参考,具体如下: 以前用Matlab写神经网络的面部眼镜识别算法,研究算法逻辑,采集大量训练数据,迭代,计算各感知器的系数...相当之麻烦~而现在运用调用pythonOpenCV库Adaboost算法,无需知道算法逻辑,无需进行模型训练,人脸识别变得相当之简单了. 需要用到的库是opencv(open source computer vision),下载安装方式如下: 使用pip install num

  • Python基于opencv实现的人脸识别(适合初学者)

    Python基于opencv实现的人脸识别(适合初学者)

    目录 一点背景知识 一.人脸识别步骤 二.直接上代码 (1)录入人脸.py (2)数据训练.py (3)进行识别.py 三.运行过程及结果 1.获取人脸照片于目标文件中 2.进行数据训练,获得trainer.yml文件中的数据 3.进行识别 总结 一点背景知识 OpenCV 是一个开源的计算机视觉和机器学习库.它包含成千上万优化过的算法,为各种计算机视觉应用提供了一个通用工具包.根据这个项目的关于页面,OpenCV 已被广泛运用在各种项目上,从谷歌街景的图片拼接,到交互艺术展览的技术实现中,都有

  • 基于MTCNN/TensorFlow实现人脸检测

    基于MTCNN/TensorFlow实现人脸检测

    人脸检测方法有许多,比如opencv自带的人脸Haar特征分类器和dlib人脸检测方法等.对于opencv的人脸检测方法,有点是简单,快速:存在的问题是人脸检测效果不好.正面/垂直/光线较好的人脸,该方法可以检测出来,而侧面/歪斜/光线不好的人脸,无法检测.因此,该方法不适合现场应用.对于dlib人脸检测方法 ,效果好于opencv的方法,但是检测力度也难以达到现场应用标准. MTCNN是基于深度学习的人脸检测方法,对自然环境中光线,角度和人脸表情变化更具有鲁棒性,人脸检测效果更好:同时,内存消

  • Python下应用opencv 实现人脸检测功能

    Python下应用opencv 实现人脸检测功能

    使用OpenCV's Haar cascades作为人脸检测,因为他做好了库,我们只管使用. 代码简单,除去注释,总共有效代码只有10多行. 所谓库就是一个检测人脸的xml 文件,可以网上查找,下面是一个地址: https://github.com/opencv/opencv/blob/master/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml 如何构造这个库,学习完本文后可以参考: http://note.sonots.com/Sc

  • python基于watchdog库全自动化监控目录文件

    楔子 有些时候我们需要对一个目录进行监控,检测其内部是否有文件的新增.删除.以及每个文件的内容是否发生变化,这个时候如果是你的话,你会选择怎么做呢? 显然也是一个比较麻烦的工作,倒不是说难,主要是比较繁杂.但万幸的是,已经有一个第三方包watchdog帮我们完美地实现了这一点,所以这就是Python啊,想做什么都有现成的. 那么下面就来看一下它的用法,当然要先安装.直接:pip install watchdog即可. 使用方法 在我的桌面上有一个空目录test,一会儿我们对这个目录做的操作都会体

  • Python基于identicon库创建类似Github上用的头像功能

    本文实例讲述了Python基于identicon库创建类似Github上用的头像功能.分享给大家供大家参考,具体如下: Identicon在很多大型IT网站上可以见到,比如Github,Sourceforge,Stackoveflow等等, 刚刚注册的账号的个人信息的默认图标​都​是​一​些​看​上​去​像​七​巧​板​拼​凑​的​图​案​,​对​称​又​变​化​多​端​. 本​人​也​是​因​为​好​奇​才​在​网​上​搜​了​这​个​算​法​,​主​要​是​哈​希​算​法​,​把​邮​箱​或

  • python基于pyDes库实现des加密的方法

    本文实例讲述了python基于pyDes库实现des加密的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 下载及简介地址:https://twhiteman.netfirms.com/des.html 如需要在python中使用des加密,可以直接使用pyDes库加密,该库提供了CBC和ECB两种加密方式. 1.Windows下安装 下载后pyDes-x.x.x.zip并解压后,里面有setup.py文件,使用命令 setup.py --help可查看详细使用. 你可以使用命令python setup.

  • Python基于Matplotlib库简单绘制折线图的方法示例

    Python基于Matplotlib库简单绘制折线图的方法示例

    本文实例讲述了Python基于Matplotlib库简单绘制折线图的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: Matplotlib画折线图,有一些离散点,想看看这些点的变动趋势: import matplotlib.pyplot as plt x1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13] y1=[30,31,31,32,33,35,35,40,47,62,99,186,480] x2 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 1

随机推荐