人脸识别68个特征点检测数据库shape_predictor_68_face_landmarks.dat
介绍
本仓库提供了一个用于人脸识别的68个特征点检测数据库文件，文件名为shape_predictor_68_face_landmarks.dat。该文件是基于dlib库的预训练模型，专门用于检测人脸图像中的68个关键特征点，包括眼睛、眉毛、鼻子、嘴巴和下巴等部位。
用途
该数据库文件可以广泛应用于以下领域：
- 人脸识别：通过检测人脸的关键特征点，可以提取人脸的特征向量，用于人脸比对和识别。
- 表情分析：通过监测特定特征点的位置变化，可以推断人脸的表情状态。
- 姿态估计：利用特征点的位置信息，可以估计人脸的头部姿态。
使用方法
- 下载文件：从本仓库下载
shape_predictor_68_face_landmarks.dat文件。 - 集成到项目：将下载的文件集成到你的项目中，使用dlib库的相关函数加载该模型。
- 特征点检测：使用加载的模型对人脸图像进行特征点检测，获取68个特征点的坐标信息。
示例代码
以下是一个简单的Python示例代码，展示如何使用该模型进行人脸特征点检测：
from imutils import face_utils
import dlib
import imutils
import cv2
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")
image = cv2.imread("example_08.jpg")
image = imutils.resize(image, width=500)
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
rects = detector(gray, 1)
for (i, rect) in enumerate(rects):
shape = predictor(gray, rect)
shape = face_utils.shape_to_np(shape)
(x, y, w, h) = face_utils.rect_to_bb(rect)
cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
cv2.putText(image, "Face #{}".format(i + 1), (x - 10, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)
for (x, y) in shape:
cv2.circle(image, (x, y), 2, (0, 0, 255), -1)
cv2.imshow("Output", image)
cv2.waitKey(0)
注意事项
- 该模型文件较大，下载时请确保网络连接稳定。
- 使用该模型时，请确保你的项目中已经安装了dlib库。
版权声明
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