python调用dlib检测人脸的68个特征点

1、opencv模块的安装，请参考下面的链接。

dlib模块，请使用pip安装dlib==19.6.1。

2、用opencv读取图片数据：

img = cv2.imdecode(np.fromfile(

        'D:/我的图片/0.jpg',

        dtype=np.uint8),-1)

3、给出一个人脸检测器：

detector = dlib.get_frontal_face_detector()

用它来检测人脸，返回图中人脸的个数和坐标位置：

faces = detector(img,1)

if (len(faces) > 0):

    for k,d in enumerate(faces):

        print(k,d)

看下面的图片，k只有0，说明只找到一个人脸，d是人脸的坐标。

4、在原图中，用蓝色框标出人脸。

cv2.rectangle(img,

            (d.left(),d.top()),

            (d.right(),d.bottom()),

            (255,0,0))

5、再训练一个人脸特征点检测器：

points = dlib.shape_predictor(r'D:\……\shape_predictor_68_face_landmarks.dat')

这里需要提供绝对路径！

而shape_predictor_68_face_landmarks.dat是一个训练好了的模型，可以在

https://pan.baidu.com/s/1dFBYP89ON1V9eKBvG9UwDA下载，密码是hy7x。

6、用人脸特征点检测器来检测d范围内的特征点：

pts = points(img,d)

在图像中标注出这些特征点。

7、可以看到，68个特征点已经全部标注出来了，而且都限制在蓝色框内部。

8、给这些特征点加上标签：

cv2.putText(img,str(i),

                (pts.part(i).x,

                 pts.part(i).y),

                 cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.5,

                 (255,0,255))

9、原图变成这样了。