python dlib 面部輪廓實時檢測

2022-07-04 18:48:15 字數 1943 閱讀 5355

# coding:utf-8


import cv2


import os


import dlib


# def assure_path_exists(path):


dir = os.path.dirname(path)


if not os.path.exists(dir):


os.makedirs(dir)


vid_cam = cv2.videocapture(0)


# face_detector = cv2.cascadeclassifier('./face_model/haarcascade_frontalface_default.xml')


# 每錄入一張人臉的時候在這裡寫乙個id，記住一點就是每個人的id都不能相同。


face_id = 1


# 使用 dlib 的正面人臉檢測器 frontal_face_detector


detector = dlib.get_frontal_face_detector()


# dlib 的 68點模型


predictor = dlib.shape_predictor("./face_model/shape_predictor_68_face_landmarks.dat")


# 初始化樣本人臉影象


count = 0


path = "./datatest"


assure_path_exists(path)


win = dlib.image_window()


# 開始迴圈


while (true):


_, image_frame = vid_cam.read()


# 幀轉換為灰度圖


# gray = cv2.cvtcolor(image_frame, cv2.color_bgr2gray)


# 檢測不同大小的幀，人臉矩形列表，返回四個值就是人臉位置的座標


# faces = face_detector.detectmultiscale(image_frame, 1.3, 5)


# 使用 detector 檢測器來檢測影象中的人臉


faces = detector(image_frame, 1)


print("人臉數：", len(faces), ) # [im for im in faces]


win.clear_overlay()


win.set_image(image_frame)


for i, d in enumerate(faces):


print("第", i + 1, "個人臉的矩形框座標：",


"left:", d.left(), "right:", d.right(), "top:", d.top(), "bottom:", d.bottom())


# cv2.rectangle(image_frame, (d.left(), d.top()), (d.right(), d.bottom()), (255, 0, 0), 2)


# 使用predictor來計算面部輪廓


shapes = predictor(image_frame, faces[i])


# 'num_parts', 'part', 'parts', 'rect']


# print(dir(shapes.parts))


# 繪製面部輪廓


win.add_overlay(shapes)


# 繪製矩陣輪廓


win.add_overlay(faces)


# cv2.imshow('frame', image_frame)


# 停止錄影，按「q」鍵至少100ms


if cv2.waitkey(100) & 0xff == ord('q'):


break


# elif count == 10:


# break


dlib.hit_enter_to_continue()

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