利用cv2和dlib进行人脸检测与人脸标记

设计思路

本次应用的Python库是cv2和dlib，主要运用了dlib自带的人脸检测器和dlib官网提供的人脸检测模型（shape_predictor_68_face_landmarks.dat）
具体步骤如下：

1. 导入模型
2. 读入图片
3. 判断人脸个数并输出
4. 进行人脸标记

实现代码

# ！/usr/bin/env python
# —*— coding: utf-8 —*—
# @Time:    2020/1/3 14:42
# @Author:  Martin
# @File:    Face_Detection.py
# @Software:PyCharm
import cv2
import dlib
import numpy as np

detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor('../res/shape_predictor_68_face_landmarks.dat')
img = cv2.imread('../res/test.jpg')
results = detector(img, 1)
if len(results) >= 1:
    print("{} faces detected." .format(len(results)))
elif len(results) == 0:
    print("No faces")

for i in range(len(results)):
    landmarks = np.matrix([[p.x, p.y] for p in predictor(img, results[i]).parts()])
    img = img.copy()

    for idx, point in enumerate(landmarks):
        pos = (point[0, 0], point[0, 1])
        cv2.circle(img, pos, 1, color=(0, 255, 0))

cv2.namedWindow("img", 2)
cv2.imshow("img", img)
cv2.waitKey(0)

最终结果

总共检测到了15张人脸