shape_predictor_68_face_landmarks: 介绍

shape_predictor_68_face_landmarks 是一个基于 Dlib 库实现的面部特征识别模型，它可以用来预测面部图像中的 68 个关键点位置，这些关键点位置通常用于许多计算机视觉应用，例如人脸识别、表情分析、姿态估计等等。

特点

• 接口简单：使用简单，仅需输入一张面部图像，即可输出面部关键点的位置。
• 高精度：在训练样本丰富的情况下，预测结果可以达到很高的精度。
• 多种应用场景：适用于人脸识别、表情分析、姿态估计等多种计算机视觉应用。

安装

可以通过以下命令，在 Python 中安装 shape_predictor_68_face_landmarks：

pip install dlib

使用

在 Python 中使用 shape_predictor_68_face_landmarks 的示例代码：

import dlib
import cv2

detector = dlib.get_frontal_face_detector() 
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")

image = cv2.imread("test.jpg")
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = detector(gray)

for face in faces:
    landmarks = predictor(gray, face)
    for n in range(0, 68):
        x = landmarks.part(n).x
        y = landmarks.part(n).y
        cv2.circle(image, (x, y), 1, (0, 0, 255), -1)

cv2.imshow("Output", image)
cv2.waitKey(0)

其中 shape_predictor_68_face_landmarks.dat 是模型文件，可通过下载获取。

结论

使用 shape_predictor_68_face_landmarks 可以便捷地实现面部关键点识别，通过预测面部图像中的 68 个关键点位置，可以实现人脸识别、表情分析、姿态估计等多种计算机视觉应用。