0. 引言 利用 Dlib 官方训练好的模型 “shape_predictor_68_face_landmarks.dat” 进行 68 个点标定; 利用 OpenCv 进行图像化处理,在人脸上画出 68 个特征点,并标明特征点的序号; 实现的 68 个特征点标定功能如下图所示 ...
不得不感慨,现在现成的东西太多了,直接拿来用就行了 dlib安装 指定版本安装,避免踩坑 dlib中训练好的文件http: dlib.net files shape predictor face landmarks.dat.bz 下载解压到项目中 代码 效果图 真好使啊 ...
2019-01-21 21:08 0 1258 推荐指数:
0. 引言 利用 Dlib 官方训练好的模型 “shape_predictor_68_face_landmarks.dat” 进行 68 个点标定; 利用 OpenCv 进行图像化处理,在人脸上画出 68 个特征点,并标明特征点的序号; 实现的 68 个特征点标定功能如下图所示 ...
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; 68点标注模型下载: https://github.com/davisking ...
在OpenCV中,自带着Harr分类器人脸特征训练的文件,利用这些文件,我们可以很方面的进行人脸,眼睛,鼻子,表情等的检测。 人脸特征文件目录: ../opencv2.46/opencv/data/haarcascades 人脸检测Harr分类器的介绍:http ...
首先安装Dlib,Opencv库 Dlib安装链接:http://www.cnblogs.com/as3asddd/p/7237280.html 环境:Mac Sierra 10.12.1 Python 2.7.1 设置特征检测器,dlib有已经训练的好的需要下载,也可以自己根据需要训练 ...
摘录一些资料 来自:https://blog.csdn.net/ebzxw/article/details/80441556 shape_predictor_68_face_landmarks.dat是已经训练好的人脸关键点检测 ...
集成回归树算法训练模型,首先在训练集中对人脸图像特征点进行标注。然后利用回归树模型进行训练。首先需要计算的是平均脸,作为模型在测试时初始化的形状,认为是shape。训练时,将像素点强度作为特征,已标定的训练集附近的像素点和点对之间的距离作为特征池,将距离除以两眼之间的距离以进行归一化,这里引入 ...
的是dlib自带的特征点检测库,初期用来测试还是不错的 View ...
尺度不变性,左图中被检测为角点的特征,当放大到右图的尺度空间时,会被检测为 边缘 或 曲线 ...