import dlib
import cv2

# 与人脸检测相同，使用dlib自带的frontal_face_detector作为人脸检测器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()

# 使用官方提供的模型构建特征提取器
predictor = dlib.shape_predictor('E:data/shape_predictor_68_face_landmarks.dat')
# cv2读取图片
img = cv2.imread("E:data/jujingyi.jpg")
cv2.imshow('img2', img)

# 与人脸检测程序相同,使用detector进行人脸检测 dets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{}".format(d))
    print("Detection {}: Left: {} Top: {} Right: {} Bottom: {}".format(
        k, d.left(), d.top(), d.right(), d.bottom()))

    # 使用predictor进行人脸关键点识别 shape为返回的结果
    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: {} ...".format(shape.part(0), shape.part(1)))

    # 绘制特征点
    for index, pt in enumerate(shape.parts()):
        print('Part {}: {}'.format(index, pt))
        pt_pos = (pt.x, pt.y)
        cv2.circle(img, pt_pos, 1, (255, 0, 0), 2)
        # 利用cv2.putText输出1-68
        font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
        cv2.putText(img, str(index + 1), pt_pos, font, 0.3, (0, 0, 255), 1, cv2.LINE_AA)

cv2.imshow('img', img)
k = cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

效果展示：

接下来我们将代码稍作修改，改为检测视频

mport cv2
import dlib

predictor_path = "E:data/shape_predictor_68_face_landmarks.dat"

# 初始化
predictor = dlib.shape_predictor(predictor_path)

# 初始化dlib人脸检测器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()

# 初始化窗口
win = dlib.image_window()

# cap = cv2.VideoCapture('H:/2.mp4')
cap = cv2.VideoCapture(0)
# cap = cv2.VideoCapture(0)
while cap.isOpened():
    ok, cv_img = cap.read()
    if not ok:
        break

    img = cv2.cvtColor(cv_img, cv2.COLOR_RGB2BGR)  # 转灰

    dets = detector(img, 0)
    shapes = []
    for k, d in enumerate(dets):
        print("dets{}".format(d))
        print("Detection {}: Left: {} Top: {} Right: {} Bottom: {}".format(
            k, d.left(), d.top(), d.right(), d.bottom()))

        # 使用predictor进行人脸关键点识别 shape为返回的结果
        shape = predictor(img, d)
        # shapes.append(shape)
        # 绘制特征点
        for index, pt in enumerate(shape.parts()):
            print('Part {}: {}'.format(index, pt))
            pt_pos = (pt.x, pt.y)
            cv2.circle(img, pt_pos, 1, (0, 225, 0), 2)
            # 利用cv2.putText输出1-68
            font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
            cv2.putText(img, str(index + 1), pt_pos, font, 0.3, (0, 0, 255), 1, cv2.LINE_AA)

    win.clear_overlay()
    win.set_image(img)
    if len(shapes) != 0:
        for i in range(len(shapes)):
            win.add_overlay(shapes[i])
    # win.add_overlay(dets)

cap.release()

效果展示：

如果需要检测视频，只需要将

cap = cv2.VideoCapture(0)

括号里的0 改为视频路径即可

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基于 dlib 的人脸检测（68关键点）

文章目

前言

一、背景

（1）环境搭建

（2）下载开源数据集

二、具体实现

效果展示：

效果展示：

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