【C96】Python+OpenCV+dlib实现人脸68个关键点检测并标注

2021-05-29 11:29:06      索炜达.猿创      923     

文件编号:C96

文件大小:288M

代码行数:33行(主程序)

开发环境:Python3.8、OpenCV4.5、dlib

猿创承诺:该源码均通过亲自测试可正常运行

简要概述:

设计流程

工作内容主要以下两大块:68点标定 和 OpenCv绘点

68点标定:

借助官方的训练模型实现;

dlib中为我们提供了关于人脸检测标注训练好的文件shape_predictor_68_face_landmarks.dat

(下载完成后解压到工程目录下)

OpenCv绘点:

介绍了用到的 画圆函数cv2.circle() 和 输出字符串函数 cv2.putText() ;

流程:

  1. 调用dlib库来进行人脸识别,调用预测器“shape_predictor_68_face_landmarks.dat”进行68点标定

  2. 存入68个点坐标

  3. 利用 cv2.circle 来画68个点

  4. 利用 cv2.putText() 函数来画数字1-68

人脸检测 + 标注

利用Dlib官方训练好的模型“shape_predictor_68_face_landmarks.dat”进行68点标定,利用OpenCv进行图像化处理,在人脸上画出68个点,并标明序号;

实现的68个特征点标定功能如下图所示:

【C96】Python+OpenCV+dlib实现人脸68个关键点检测并标注

 演示视频:

【C96】Python+OpenCV+dlib实现人脸68个关键点检测并标注


点击查看:演示视频 提取码:61ic

远程协助:

温馨提示:索炜达.猿创官方提供收费远程协助,确保您项目运行成功。

点击查看:远程协助相关事项

运行结果

【C96】Python+OpenCV+dlib实现人脸68个关键点检测并标注

目录│文件列表:

 │ 1.源码.rar

 │ 2.演示视频.rar

 ├ 1.源码

 │  │ 1.JPG

 │  │ main.py

 │  └ shape_predictor_68_face_landmarks.dat

 └ 2.演示视频

    └ 演示视频.mp4

TAGdlib人脸
  • 4 次
  • 200 分