Dlib + vs2013 人脸检测(一)

(一)
官网  http://dlib.net/compile.html  
各个版本的dlib库 https://sourceforge.net/projects/dclib/files/dlib/
dlib19.2及之后版本只可用于vs2015
配置dlib而建的工程需要提前配置好opencv

shape_predictor_68_face_landmarks.dat是已经训练好的人脸关键点检测器。shape_predictor_68_face_landmarks.datdlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat都可以在这里找到。不能点击超链接的可以直接输入以下网址:http://dlib.net/files/

(二)

参考:http://www.voidcn.com/article/p-ebyrijtb-bcg.html

2、打开cmake,设置source code路径:C:/Users/Yan/Desktop/dlib-18.16/dlib,

       build binaries路径:C:/Users/Yan/Desktop/dlib_building, 

       File->Delete Cache,

       Generate;

3、打开生成的dlib_building文件夹,用VS2013打开dlib.vcxproj,

 a> 视图->其他窗口->属性管理器,如下打开属性页面:

b> VC++目录,在包含目录和库目录中均添加Dlib的存放路径 : C:\Users\Yan\Desktop\dlib-18.16  (而不是 C:\Users\Yan\Desktop\dlib-18.16\dlib)

4、在VS2013中,分别选择debug、release,生成->重新生成解决方案,这样就分别生成了debug版的dlib和 release版的dlib,具体想选哪个只需在链接器->常规->附加库目录中指明相应路径即可;

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a> 链接器->常规->附加库目录

添加dlib_building的路径:C:\Users\Yan\Desktop\dlib_building\realease, 这是realease版;如果用debug版,就改成C:\Users\Yan\Desktop\dlib_building\debug

b> 链接器->输入->附加依赖项,添加dlib.lib.

至此,Dlib在VS2013中的release版或 debug版配置完成!

(三)应用实例

参考:https://blog.csdn.net/u012819339/article/details/82262915

#include <dlib/image_processing/frontal_face_detector.h>
#include <dlib/image_processing/render_face_detections.h>
#include <dlib/image_processing.h>
#include <dlib/gui_widgets.h>
#include <dlib/image_io.h>
#include <iostream>
#include <dlib/opencv.h>
#include "opencv2/opencv.hpp"
#include <vector>
#include <ctime>

//由于dlib和opencv中有相当一部分类同名,故不能同时对它们使用using namespace,否则会出现一些莫名其妙的问题
//using namespace dlib;
using namespace std;
//using namespace cv;

void line_one_face_detections(cv::Mat img, std::vector<dlib::full_object_detection> fs)
{
    int i, j;
    for(j=0; j<fs.size(); j++)
    {
        cv::Point p1, p2;
        for(i = 0; i<67; i++)
        {
            // 下巴到脸颊 0 ~ 16
            //左边眉毛 17 ~ 21
            //右边眉毛 21 ~ 26
            //鼻梁     27 ~ 30
            //鼻孔        31 ~ 35
            //左眼        36 ~ 41
            //右眼        42 ~ 47
            //嘴唇外圈  48 ~ 59
            //嘴唇内圈  59 ~ 67
            switch(i)
            {
                case 16:
                case 21:
                case 26:
                case 30:
                case 35:
                case 41:
                case 47:
                case 59:
                    i++;
                    break;
                default:
                    break;
            }

            p1.x = fs[j].part(i).x();
            p1.y = fs[j].part(i).y();
            p2.x = fs[j].part(i+1).x();
            p2.y = fs[j].part(i+1).y();
            cv::line(img, p1, p2, cv::Scalar(0,0,255), 2, 4, 0);
        }
    }
}


int main(int argc, char *argv[])
{
    if(argc != 2)
    {
        std::cout<< "you should specified a picture!"<<std::endl;
        return 0;
    }

    cv::Mat frame = cv::imread(argv[1]);
    cv::Mat dst;

    //提取灰度图
    cv::cvtColor(frame, dst, CV_BGR2GRAY);

    //加载dlib的人脸识别器
    dlib::frontal_face_detector detector = dlib::get_frontal_face_detector();

    //加载人脸形状探测器
    dlib::shape_predictor sp;
    dlib::deserialize("./shape_predictor_68_face_landmarks.dat") >> sp;

    //Mat转化为dlib的matrix
    dlib::array2d<dlib::bgr_pixel> dimg;
    dlib::assign_image(dimg, dlib::cv_image<uchar>(dst)); 

    //获取一系列人脸所在区域
    std::vector<dlib::rectangle> dets = detector(dimg);
    std::cout << "Number of faces detected: " << dets.size() << std::endl;

    if (dets.size() == 0)
        return 0;

    //获取人脸特征点分布
    std::vector<dlib::full_object_detection> shapes;
    int i = 0;
    for(i = 0; i < dets.size(); i++)
    {
        dlib::full_object_detection shape = sp(dimg, dets[i]); //获取指定一个区域的人脸形状
        shapes.push_back(shape); 
    }   

    //指出每个检测到的人脸的位置
    for(i=0; i<dets.size(); i++)
    {
        //画出人脸所在区域
        cv::Rect r;
        r.x = dets[i].left();
        r.y = dets[i].top();
        r.width = dets[i].width();
        r.height = dets[i].height();
        cv::rectangle(frame, r, cv::Scalar(0, 0, 255), 1, 1, 0); 
    }

    line_one_face_detections(frame, shapes);

    cv::imshow("frame", frame);
    cv::waitKey(0);
    return 0;
}

效果: 
原图 
人脸识别效果

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转载自blog.csdn.net/Song_Esther/article/details/83064764
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