Dlib库中提供了正脸人脸关键点检测的接口,这里参考dlib/examples/face_landmark_detection_ex.cpp中的代码,通过调用Dlib中的接口,实现正脸人脸关键点检测的测试代码,测试代码如下: /* reference: dlib/examples/face_landmark_detection_ex.cpp This program shows how to find frontal human faces in an image and estimate th

前言 依赖库:opencv 2.4.9 /dlib 19.0/libfacedetection 本篇不记录如何配置,重点在实现上.使用libfacedetection实现人脸区域检测,联合dlib标记人脸特征点,最后使用opencv的FaceRecognizer实现人脸识别. 准备工作 1.配置好Opencv2.4.9.(Opencv3.1需要另外下载一个包才有FaceRecognizer) 2.配置好dlib 19.0(版本其实没有多大关系) 3.配置好ShiQi.Yu的人脸检测库 思想 训练

一.首先安装DLib模块 这里只介绍linux安装的过程,windows安装过程请自行百度 1.首先,安装dlib.skimage前:先安装libboost sudo apt-get install libboost-python-dev cmake 接下来到dlib官网dlib.net下载最新的dlib版本(我下的是dlib-19.7),进入文件所在目录解压 bzip2 -d dlib-19.7.tar.bz2 tar xvf dlib-19.7.tar 这是一个二级解压过程,解压得到文件dl

本文系原创,转载请注明出处~ 小喵的博客:https://www.miaoerduo.com 博客原文(排版更精美):https://www.miaoerduo.com/c/dlib人脸关键点检测的模型分析与压缩.html github项目:https://github.com/miaoerduo/dlib-face-landmark-compression 人脸关键点检测的技术在很多领域上都有应用,首先是人脸识别,常见的人脸算法其实都会有一步,就是把人脸的图像进行对齐,而这个对齐就是通过关键点

1.dlib.get_frontal_face_detector()  # 获得人脸框位置的检测器, detector(gray, 1) gray表示灰度图, 2.dlib.shape_predictor(args['shape_predictor'])  # 获得人脸关键点检测器, predictor(gray, rect) gray表示输入图片,rect表示人脸框的位置信息 参数说明: args['shape_predoctor]  人脸检测器的权重参数地址 3.cv2.convexHull

Summary:利用OpenCV中的LBF算法进行人脸关键点检测(Facial Landmark Detection) Author:    Amusi Date:       2018-03-20 Note:       OpenCV3.4以及上支持Facemark 原文:OpenCV实战:人脸关键点检测(FaceMark) PS:点击“阅读原文”,可以下载所有源码和模型,记得给star哦! 教程目录 测试环境 引言 Facemark API Facemark训练好的模型 利用OpenCV代码

Opencv-Facial-Landmark-Detection 利用OpenCV中的LBF算法进行人脸关键点检测(Facial Landmark Detection) Note: OpenCV3.4+OpenCV-Contrib以及上支持Facemark 下面是Amusi具体利用OpenCV中的LBF算法进行人脸关键点检测的教程,**大家如果喜欢这个教程,记得给个star!**项目的教程和源码,只需要你在命令行或终端打开git后,输入下述命令即可,或者直接点击Clone or download

上一个代码只能实现小数据的读取与训练,在大数据训练的情况下.会造内存紧张,于是我根据keras的官方文档,对上一个代码进行了改进. 用keras实现人脸关键点检测 数据集:https://pan.baidu.com/s/1cnAxJJmN9nQUVYj8w0WocA 第一步:准备好需要的库 tensorflow  1.4.0 h5py 2.7.0 hdf5 1.8.15.1 Keras     2.0.8 opencv-python     3.3.0 numpy    1.13.3+mkl 第

用keras实现人脸关键点检测 改良版:http://www.cnblogs.com/ansang/p/8583122.html 第一步:准备好需要的库 tensorflow  1.4.0 h5py 2.7.0 hdf5 1.8.15.1 Keras     2.0.8 opencv-python     3.3.0 numpy    1.13.3+mkl 第二步:准备数据集: data.7z 如图:里面包含着标签和数据 第三步:将图片和标签转成numpy array格式: def __data

0. 引言 利用机器学习的方法训练微笑检测模型,输入一张人脸照片,判断是否微笑: 精度在 95% 左右( 使用的数据集中 69 张没笑脸,65 张有笑脸 ): 图1 测试图像与检测结果 项目实现的笑脸识别,并不是通过 计算嘴唇角度,满足一定弧度认定为笑脸进行判定, 而是通过机器学习模型,让模型去 学习人脸嘴唇的坐标和判定笑脸的关系: 输入: 人脸嘴唇的坐标 输出: 有没笑脸  借助 Dlib 进行 人脸嘴部 20 个特征点坐标( 40 维特征)的提取,然后根据这 40 维输入特征 作为 模型输入

安装的是anaconde3.python3.7.3,3.7环境安装dlib太麻烦, 在anaconde3中新建环境python3.6.8, 在3.6环境下安装dlib-19.6.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl,下载地址:https://pypi.org/project/dlib/19.6.1/#files vscode更改配置 其中shape_predictor_68_face_landmarks.dat官方训练数据下载地址:http://dlib.net/files/,里

Facial landmark detection  (Facial keypoints detection) OpenSourceLibrary: DLib Project Home:  http://dlib.net/ Git address:     https://github.com/davisking/dlib.git Example file:    git/dlib/examples/face_landmark_detection_ex.cpp #include <dlib/im

https://blog.csdn.net/u011995719/article/details/79435615

Python3+Dlib实现简单人脸识别案例 写在前边 很早很早之前,当我还是一个傻了吧唧的专科生的时候,我就听说过人脸识别,听说过算法,听说过人工智能,并且也出生牛犊不怕虎般的学习过TensorFlow,结果嘞,被虎啃得连渣都不剩!从此再也不敢接触算法和人工智能了... 但是!BUT!在自己经历的事情多了之后,在受打击到习以为常了之后, 在努力半天仍旧一事无成之后,你就会悟出一个道理  ——  老子从未成功过,又怕哪门子失败! 所以,对数学一窍不通的我,毅然决然的再次走上了一条不归路 ....

目前人脸检测和人脸的关键点的数据库根据关键点个数:5,20,21,29,68等.https://blog.csdn.net/XZZPPP/article/details/74939823该网页详细列出了相关数据集的网址.由于项目需要和评估数据集大小.我选择了21点的AFLW数据集.网上也有人将该数据放到百度网盘上,可以直接下载.由于数据放在.sqlite.可以通过可视化工具直接查看数据内容.https://www.jianshu.com/p/dfd6e0193460也可以通过代码来查看: imp

Dlib库中提供了正脸人脸检测的接口,这里参考dlib/examples/face_detection_ex.cpp中的代码,通过调用Dlib中的接口,实现正脸人脸检测的测试代码,测试代码如下: #include "funset.hpp" #include <string> #include <dlib/image_processing/frontal_face_detector.h> #include <dlib/gui_widgets.h> #i

简介: dlib库是一个很经典的用于图像处理的开源库,shape_predictor_68_face_landmarks.dat是一个用于人脸68个关键点检测的dat模型库,使用这个模型库可以很方便地进行人脸检测,并进行简单的应用. 简单实现一下疲劳检测功能,对视频中每帧图片检测眼睛长/宽的值是否大于阈值,连续超过50次则认为已经“睡着”,阈值的获取方式是:先采集30次数据,取其平均值作为默认的值.为了数据的准确,采集数据时应该平视摄像头. (不过仅通过检测眼睛是否闭合来判断是否疲劳存在很多误差

0.引言  利用机器学习的方法训练微笑检测模型,给一张人脸照片,判断是否微笑:   使用的数据集中69张没笑脸,65张有笑脸,训练结果识别精度在95%附近: 效果: 图1 示例效果 工程利用python 3 开发,借助Dlib进行 人脸嘴部20个特征点坐标(40维特征)的提取, 然后根据这 40维输入特征 和 1维特征输出(1代表有微笑 / 0代表没微笑)进行ML建模, 利用几种机器学习模型进行建模,达到一个二分类(分类有/无笑脸)的目的,然后分析模型识别精度和性能,并且可以识别给定图片的人脸是

0.引言 自己在下载dlib官网给的example代码时,一开始不知道怎么使用,在一番摸索之后弄明白怎么使用了: 现分享下 face_detector.py 和 face_landmark_detection.py 这两个py的使用方法: 1.开发环境 python: 3.6.3 dlib: 19.7 2.py文件功能介绍 face_detector.py : 识别出图片文件中一张或多张人脸,并用矩形框框出标识出人脸: link: http://dlib.net/cnn_face_detecto

0. 引言 利用 Python 开发,借助 Dlib 库捕获摄像头中的人脸,进行实时人脸 68 个特征点标定: 支持多张人脸: 有截图功能: 图 1 工程效果示例( gif ) 图 2 工程效果示例( 静态图片 ) 1. 开发环境 Python: 3.6.3 Dlib: 19.7 OpenCv, NumPy import dlib # 人脸检测的库 Dlib import numpy as np # 数据处理的库 NumPy import cv2 # 图像处理的库 OpenCv 2. 源码介绍