这里主要记录 Dlib 中关于人脸检测和人脸关键点等技术的 python 应用. pip 安装： sudo apt-get install cmake sudo pip install dlib 或 Github...print("Number of faces detected: {}".format(len(dets))) # 遍历所有检测到人脸的坐标 # left：人脸左边距离图片左边界的距离...(img) # 检测每个人脸的边界框 dets = detector(img, 1) # len(dets) 是检测到的人脸数量 print("Number of faces...(img) # 检测每个人脸的边界框 dets = cnn_face_detector(img, 1) # len(dets) 是检测到的人脸数量 print("Number...(img) # 检测每个人脸的边界框 dets = detector(img, 1) print("Number of faces detected
为返回的结果 dets = detector(img, 1) # 使用enumerate 函数遍历序列中的元素以及它们的下标 # 下标k即为人脸序号 # left：人脸左边距离图片左边界的距离 ；right...：人脸右边距离图片左边界的距离 # top：人脸上边距离图片上边界的距离 ；bottom：人脸下边距离图片上边界的距离 for k, d in enumerate(dets): print("dets...shape = predictor(img, d) # 获取第一个和第二个点的坐标（相对于图片而不是框出来的人脸） print("Part 0: {}, Part 1: {}...函数遍历序列中的元素以及它们的下标 # k即为人脸序号 # left：人脸左边距离图片左边界的距离 ；right：人脸右边距离图片左边界的距离 # top：人脸上边距离图片上边界的距离...shape = predictor(img, d) # 获取第一个和第二个点的坐标（相对于图片而不是框出来的人脸） #print("Part 0: {}
(f) # 让检测器找到每个人脸的边界框。...for k, d in enumerate(dets): # 得到的地标/用于面部在框d的部分。...(f) # 让检测器找到每个人脸的边界框。...for k, d in enumerate(dets): # 得到的地标/用于面部在框d的部分。...(f) # 让检测器找到每个人脸的边界框。
VC如何获取对话框中控件的坐标 GetWindowRect是取得窗口在屏幕坐标系下的RECT坐标（包括客户区和非客户区），这样可以得到窗口的大小和相对屏幕左上角(0,0)的位置。...GetClientRect取得窗口客户区(不包括非客户区)在客户区坐标系下的RECT坐标,可以得到窗口的大小，而不能得到相对屏幕的位置，它的top和left都为0，right和botton是宽和高，因为这个矩阵是在客户区坐标系下...ClientToScreen把客户区坐标系下的RECT坐标转换为屏幕坐标系下的RECT坐标. ScreenToClient把屏幕坐标系下的RECT坐标转换为客户区坐标系下的RECT坐标. ...然后GetClientRect取得一个RECT，再用ClientToScreen转换到屏幕坐标系。显然，GetWindowRect取得的矩阵不小于GetClientRect取得的矩阵。...引自：http://blog.chinaunix.net/u/25372/showart_304363.html 所以要获得一个控件再对话框中的坐标的实现代码是： CRect lpRec; GetDlgItem
(), .top(), .right(), .bottom()四个元素，代表人脸框的四个边界位置。...最后通过win.add_overlay(dets)可以将标记的框显示在原图上。 原始照片 ? 输出照片 ? 其实我们就可以使用这个功能做一个简单的应用，用来检测图片或者视频中人脸的个数。...(), d.right(), d.bottom())) shape = predictor(img, d) # 第 0 个点和第 1 个点的坐标 print('Part 0: {}, Part...，我们可以理解为128维的坐标（xyz是三维，128维就是有128个轴组成），我们下面需要做的就是计算两个特征的距离，设定好合适的阈值，小于这个阈值则识别为同一个人。...代码正确运行需要这个文件face_rec_model_path = 'dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat'，我已经放在自己的github中，方便大家使用。
(), .top(), .right(), .bottom()四个元素，代表人脸框的四个边界位置。...最后通过win.add_overlay(dets)可以将标记的框显示在原图上。 原始照片 ? 输出照片 ? 其实我们就可以使用这个功能做一个简单的应用，用来检测图片或者视频中人脸的个数。...(), d.right(), d.bottom())) shape = predictor(img, d) # 第 0 个点和第 1 个点的坐标 print('Part 0: {}, Part...，我们可以理解为128维的坐标（xyz是三维，128维就是有128个轴组成），我们下面需要做的就是计算两个特征的距离，设定好合适的阈值，小于这个阈值则识别为同一个人。...github.com/xiaosongshine/dlib_face_recognition）中，方便大家使用。
通过imread读取照片，然后进行检测，输出结果为dets的list，有几张人脸就会有几个item， 每个item都有.left(), .top(), .right(), .bottom()四个元素，代表人脸框的四个边界位置...最后通过win.add_overlay(dets)可以将标记的框显示在原图上。 原始照片 输出照片 其实我们就可以使用这个功能做一个简单的应用，用来检测图片或者视频中人脸的个数。...(), d.right(), d.bottom())) shape = predictor(img, d) # 第 0 个点和第 1 个点的坐标 print('Part 0: {}, Part...，我们可以理解为128维的坐标（xyz是三维，128维就是有128个轴组成），我们下面需要做的就是计算两个特征的距离，设定好合适的阈值，小于这个阈值则识别为同一个人。...代码正确运行需要这个文件face_rec_model_path = 'dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat'，我已经放在自己的github中，方便大家使用。
dlib是人脸识别与人脸特征关键点获取的常用库，最近实现了将该库集成到展示框架的实验。 其中现有的dlib常见的可获取68个关键点，当然还有5个关键点和81个关键点(包括额头)。...因此编写了一个通用的小函数，如下： 该函数通过设置num_landmarks可以获取不同的关键点个数，如68,5和81，并返回facebbox(人脸框)，通过该框的个数可以获取人脸的个数，并将人脸的关键点以...,num_landmarks)) dets = detector(frame, 1) facebbox = [] # 对每个人脸进行处理 for k, d in...enumerate(dets): shape = predictor(frame, d) # 绘制人脸矩形框 facebbox.append([d.left...(2) 5个关键点的检测结果 ? (3) 81个关键点的检测结果。 ? 不过从图上可以看出，dlib用于人脸检测，并不能检测出太多的人脸，特别是远处的小人脸，均无法检测。
1写在前面 ---- 工作中遇到，人脸识别前希望通过姿态评估指标清洗掉一部分不是正面朝探头的数据，简单整理 博文内容涉及基于 OpenCV 和 Dlib头部姿态评估的简单Demo 理解不足小伙伴帮忙指正...dlib.get_frontal_face_detector() 是 dlib 库中的一个函数，用于获取一个基于HOG特征和SVM分类器的人脸检测器。该函数返回一个可以用于检测图像中人脸的对象。...这个模型文件可以在dlib的官方网站上下载。在使用它之前，需要安装dlib库并将模型文件加载到程序中。 predictor = dlib.shape_predictor(r"....@gmail.com @Version : 1.0 @Desc : 从一个由 dlib 库检测到的人脸框列表中，找到最大的人脸框，并返回该框在列表中的索...如果只有一个人脸，直接返回 Args: dets： 一个由 `dlib.rectangle` 类型的对象组成的列表，每个对象表示一个人脸框
上几篇给大家讲了OpenCV的图片人脸检测，而本文给大家带来的是比OpenCV更加精准的图片人脸检测Dlib库。...dlib与OpenCV对比 识别精准度：Dlib >= OpenCV Dlib更多的人脸识别模型，可以检测脸部68甚至更多的特征点 效果展示 ? 人脸的68个特征点 ?...() # 获取人脸检测器 predictor = dlib.shape_predictor( "C:\\Python36\\Lib\\site-packages\\dlib-data\\shape_predictor..._68_face_landmarks.dat" ) dets = detector(gray, 1) for face in dets: shape = predictor(img, face...) # 寻找人脸的68个标定点 # 遍历所有点，打印出其坐标，并圈出来 for pt in shape.parts(): pt_pos = (pt.x, pt.y)
上几篇给大家讲了OpenCV的图片人脸检测，而本文给大家带来的是比OpenCV更加精准的图片人脸检测Dlib库。...安装dlib 下载地址：https://pypi.org/simple/dlib/ 选择适合你的版本，本人配置： Window 10 + Python 3.6.4 我现在的版本是：dlib-19.8.1...() # 获取人脸检测器 predictor = dlib.shape_predictor( "C:\\Python36\\Lib\\site-packages\\dlib-data\\shape_predictor..._68_face_landmarks.dat" ) dets = detector(gray, 1) for face in dets: shape = predictor(img, face...) # 寻找人脸的68个标定点 # 遍历所有点，打印出其坐标，并圈出来 for pt in shape.parts(): pt_pos = (pt.x, pt.y)
问题描述 人脸检测的目标就是从图像中找到所有的人脸对应的位置，算法结果输出的是人脸在图像中所处的坐标。有些算法还会有其它的一些信息，比如性别，年龄，面部情绪等。...详细的发展过程网上有很多的参考资料，这里不作过多的介绍。 ? Dlib DLIB是包含机器学习算法和工具，一个现代化的C ++工具包。...它在工业界和学术界使用非常广泛，包括机器人，嵌入式设备，移动电话，和高性能的计算环境。DLIB有开源许可，因此可以在任何应用程序中免费使用。...详细介绍：http://dlib.net/python/index.html 实现的功能有很多： ?...使用起来也是比较简单的，首先进行安装： pip install dlib pip install opencv-python 关于人脸检测这块的函数是get_frontal_face_detector
调整大小，添加帽子 用dlib的正脸检测器进行人脸检测，用dlib提供的模型提取人脸的五个关键点 # dlib人脸关键点检测器 predictor_path = "shape_predictor...detector = dlib.get_frontal_face_detector() # 正脸检测 dets = detector(img, 1) # 如果检测到人脸...if len(dets)>0: for d in dets: x,y,w,h = d.left(),d.top(), d.right()...image 调整帽子大小，带帽 选取两个眼角的点，求中心作为放置帽子的x方向的参考坐标，y方向的坐标用人脸框上线的y坐标表示。然后我们根据人脸检测得到的人脸的大小调整帽子的大小，使得帽子大小合适。...小图标避免单调，是从图标中随机选择一个： ?
问题描述 人脸检测的目标就是从图像中找到所有的人脸对应的位置，算法结果输出的是人脸在图像中所处的坐标。有些算法还会有其它的一些信息，比如性别，年龄，面部情绪等。...详细的发展过程网上有很多的参考资料，这里不作过多的介绍。 Dlib DLIB是包含机器学习算法和工具，一个现代化的C ++工具包。...它在工业界和学术界使用非常广泛，包括机器人，嵌入式设备，移动电话，和高性能的计算环境。 DLIB有开源许可，因此可以在任何应用程序中免费使用。...详细介绍： http://dlib.net/python/index.html实现的功能有很多： 使用起来也是比较简单的，首先进行安装： pip install dlib pip install opencv-python...(sys.argv[1]) dets, scores, idx = detector.run(img, 1, -1) for i, d in enumerate(dets):
边框回归的含义 对于窗口一般使用四维向量(x,y,w,h)来表示， 分别表示窗口的中心点坐标和宽高。边框回归的目的就是：在给定一组候选目标框 ，寻找到一个 映射 ，使得 。...边界框回归过程图像表示如下图所示。...在图2中红色框代表候选目标框，绿色框代表真实目标框，蓝色框代表边界框回归算法预测目标框，红色圆圈代表选候选目标框的中心点，绿色圆圈代表选真实目标框的中心点，蓝色圆圈代表选边界框回归算法预测目标框的中心点...边界框回归中的变换 RCNN论文里指出，边界框回归是利用平移变换和尺度变换来实现映射 。平移变换的计算公式如下： ? 尺度变换的计算公式如下： ?...直观的想法就是EXP函数，如公式(2)所示，那么反过来推导就是Log函数的来源了。 为什么IoU较大时边界框回归可视为线性变换？ 在这里我们需要回顾下在高等数学中有关等价无穷小的结论： ?
，将会从具体的项目和要求出发，提升篇的内容将会从Python基础之上进一步加强，也许是一个题目，也许是一个小的设计，总之，我们最后的目的就是：让大家在实战中掌握python，在提升中理解python的灵活运用...一、人脸检测 本次人脸检测和识别，主要用到下面的代码： #人脸分类器 detector = dlib.get_frontal_face_detector() # 获取人脸检测器 predictor...() # 获取人脸检测器 predictor = dlib.shape_predictor( "..../face_recognition/shape_predictor_68_face_landmarks.dat" ) dets = detector(gray, 1) for face in dets:...shape = predictor(img, face) # 寻找人脸的68个标定点 # 遍历所有点，打印出其坐标，并圈出来 for pt in shape.parts():
我们在第6行和第7行确定对象的边界框坐标（box） 。 然后我们建立我们的dlib目标跟踪器并提供边界框坐标（第14-16行）。这样，未来的跟踪更新将很容易。...假设一个机器人跟踪被跟踪的物体，PID控制回路将派上用场。在我们的例子中，我们只是在第16-19行的边界框和标签上注释帧中的对象 。...相反，dlib的关联跟踪器结合了（1）关于前一帧中对象边界框位置的先验信息：（2）从当前帧获得的数据以推断对象的新位置。 一定会有算法丢失对象的时候。...为了解决这种情况，我建议偶尔运行更费算力的对象探测器，以验证物体是否仍在那里，（2）用更新的(理想情况下是正确的)边界框坐标重新播种目标跟踪。...与质心跟踪不同，dlib的目标跟踪算法可以利用从输入RGB图像获得的信息更新自身，即算法不需要为输入视频流中的每个帧计算一组边界框。 我们发现，dlib的关联跟踪算法很稳定，能够实时运行。
我们将通过某种方法获得面边界框，其中我们分别使用图像中人脸的（x，y）坐标。一旦人脸区域被检测到并被限定，我们进入下一步检测脸部区域中的关键点。...在人脸检测之前增加输入图像的分辨率的好处是可以让我们在图像中检测到更多的人脸，但其缺点是，输入图像越大，计算开销越大，检测速度越慢。 我们还打印出边界框的坐标以及检测到的人脸数。...我们也可以使用cv2在检测到的面部周围使用for循环绘制边界框。...# 初始化dlib的人脸检测器 detector = dlib.get_frontal_face_detector() """ 在灰度图像中检测人脸并创建一个对象-存储边界矩形的坐标列表 第二个参数中的..._68_face_landmarks.dat.bz2 需要强调的是，这个模型文件是专为dlib的HOG人脸检测器设计的，不应该用于dlib的基于CNN的人脸检测器，原因是它期望人脸检测器的边界框按照dlib
这些人里包括曾经的我自己。其实如果如果你不是非要深究其中的原理，只是要实现这一工作的话，人脸识别也没那么难。今天我们就来看看如何在40行代码以内简单地实现人脸识别。...Dlib是基于现代C++的一个跨平台通用的框架，作者非常勤奋，一直在保持更新。Dlib内容涵盖机器学习、图像处理、数值算法、数据压缩等等，涉猎甚广。更重要的是，Dlib的文档非常完善，例子非常丰富。...准备了六个候选人的图片放在candidate-faces文件夹中，然后需要识别的人脸图片test.jpg。我们的工作就是要检测到test.jpg中的人脸，然后判断她到底是候选人中的谁。...不能点击超链接的可以直接输入以下网址：http://dlib.net/files/。 然后准备几个人的人脸图片作为候选人脸，最好是正脸。放到candidate-faces文件夹中。...可以看到前两张和候选文件中的本人看起来还是差别不小的，第三张是候选人中的原图，第四张图片微微侧脸，而且右侧有阴影。 2.识别流程 数据准备完毕，接下来就是代码了。
其实如果如果你不是非要深究其中的原理，只是要实现这一工作的话，人脸识别也没那么难。今天我们就来看看如何在40行代码以内简单地实现人脸识别。...首先先通过文件树看一下今天需要用到的东西： 准备了六个候选人的图片放在 candidate-faces 文件夹中，然后需要识别的人脸图片 test.jpg 。...我们的工作就是要检测到 test.jpg 中的人脸，然后判断她到底是候选人中的谁。 另外的 girl-face-rec.py 是我们的python脚本。...不能点击超链接的可以直接输入以下网址：http://dlib.net/files/。 然后准备几个人的人脸图片作为候选人脸，最好是正脸。放到 candidate-faces 文件夹中。...本文这里准备的是六张图片，如下： 她们分别是 然后准备四张需要识别的人脸图像，其实一张就够了，这里只是要看看不同的情况： 可以看到前两张和候选文件中的本人看起来还是差别不小的，第三张是候选人中的原图
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