dlib人臉識別

1、dlib安裝

​ 代碼的編寫在jupyter notebook中來完成

​ jupyter notebook是一個工具

​ pip install jupyter ------------>安裝使用

​ 如何啟動：

​ 命令行輸入：jupyter notebook

​ 前提，環境變量配置成功

​

​ dlib安裝-------------> pip install dlib

​ dlib有不同的版本，最新版本（19.17.0），經過測試，dll包不完備，所以上次我在使用時，出了一點問題,隨着時間的推移，修復

​ 建議大家安裝之前的版本（19.8.1）

​ pip install dlib==19.8.1

2、dlib人臉識別

​ cv2和dlib異同

​ 都可以識別人臉

​ cv2級聯方式識別人臉，啟用算法時，人臉特征數據：haar

​ dlib底層使用的是深度神經網絡

​ 所以dlib識別准確率，要比opencv（cv2）高

​ pip install opencv-python

​ 我們就可以在代碼中，導包了

​ dlib調用相應方法，識別人臉

​ face_detector = dlib.get_frontal_face_detector()

​ 調用：

​ 人臉坐標數據

​ faces = face_detector(image,1)

​ 繪制：

    for face in faces:
        left = face.left()
        top = face.top()
        right = face.right()
        bottom = face.bottom()
 
        cv2.rectangle(jin,pt1 = (left,top),pt2 = (right,bottom),color = [0,0,255],thickness = 2)

​

3、dlib多張人臉的識別

​ jupyter執行代碼 Ctrl + Enter

​ 多張人臉和單張人臉識別的代碼完全一樣的

4、dlib可以識別視頻中的人臉

​ 視頻操作，首先讀取視頻

​ cv2工具---------> opencv------->計算機視覺

​ 演示，視頻每一張圖片，進行顯示

​ cv2.waitKey(10) -------->毫秒，快進感覺

​ 視頻中人臉可以檢測，但是播放速度變慢，為什么？？？

​ 因為人臉識別，算法應用，大量計算，計算時，花時間的

5、dlib可以標記人臉的關鍵點（輪廓點）

​ 1、識別人臉

​ 2、輪廓識別人臉關鍵點

​ 人臉68個關鍵點：嘴巴，鼻子，眼睛，眉毛，輪廓

​ shape = dlib.shape_predictor('./shape_predictor_68_face_landmarks.dat')

​ facemarks = shape(jin,face)

​ for mark in facemarks.parts():

​ x = mark.x

​ y = mark.y

​ cv2.circle(jin,center = (x,y),radius = 2,color = [0,255,0],thickness = 2)