标签:方式 == 计算 应用 sha waitkey 眼睛 nes image
? 代码的编写在jupyter notebook中来完成
? jupyter notebook是一个工具
? pip install jupyter ------------>安装使用
? 如何启动:
? 命令行输入:jupyter notebook
? 前提,环境变量配置成功
?
? dlib安装-------------> pip install dlib
? dlib有不同的版本,最新版本(19.17.0),经过测试,dll包不完备,所以上次我在使用时,出了一点问题,随着时间的推移,修复
? 建议大家安装之前的版本(19.8.1)
? pip install dlib==19.8.1
? cv2和dlib异同
? 都可以识别人脸
? cv2级联方式识别人脸,启用算法时,人脸特征数据:haar
? dlib底层使用的是深度神经网络
? 所以dlib识别准确率,要比opencv(cv2)高
? pip install opencv-python
? 我们就可以在代码中,导包了
? dlib调用相应方法,识别人脸
? face_detector = dlib.get_frontal_face_detector()
? 调用:
? 人脸坐标数据
? faces = face_detector(image,1)
? 绘制:
for face in faces:
left = face.left()
top = face.top()
right = face.right()
bottom = face.bottom()
cv2.rectangle(jin,pt1 = (left,top),pt2 = (right,bottom),color = [0,0,255],thickness = 2)
?
? jupyter执行代码 Ctrl + Enter
? 多张人脸和单张人脸识别的代码完全一样的
? 视频操作,首先读取视频
? cv2工具---------> opencv------->计算机视觉
? 演示,视频每一张图片,进行显示
? cv2.waitKey(10) -------->毫秒,快进感觉
? 视频中人脸可以检测,但是播放速度变慢,为什么???
? 因为人脸识别,算法应用,大量计算,计算时,花时间的
? 1、识别人脸
? 2、轮廓识别人脸关键点
? 人脸68个关键点:嘴巴,鼻子,眼睛,眉毛,轮廓
? shape = dlib.shape_predictor(‘./shape_predictor_68_face_landmarks.dat‘)
? facemarks = shape(jin,face)
? for mark in facemarks.parts():
? x = mark.x
? y = mark.y
? cv2.circle(jin,center = (x,y),radius = 2,color = [0,255,0],thickness = 2)
标签:方式 == 计算 应用 sha waitkey 眼睛 nes image
原文地址:https://www.cnblogs.com/python001-vip/p/12606417.html