头哥python人脸特征点获取

### Python 人脸特征点检测库 dlib 和 OpenCV 示例代码 在 Python 中,可以使用 dlib 和 OpenCV 库来实现人脸特征点的检测。以下是一个完整的示例代码,展示如何结合 dlib 和 OpenCV 进行人脸关键点检测[^2]。 ```python import cv2 import dlib # 加载图像 image = cv2.imread("Tom2.jpeg") # 创建人脸检测器 detector = dlib.get_frontal_face_detector() # 加载预训练的人脸关键点模型 predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat") # 将图像转换为灰度图 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 检测人脸 faces = detector(gray, 1) # 遍历检测到的人脸 for face in faces: # 绘制人脸矩形框 cv2.rectangle(image, (face.left(), face.top()), (face.right(), face.bottom()), (0, 255, 0), 5) # 获取人脸关键点 shape = predictor(gray, face) # 遍历关键点并绘制 for pt in shape.parts(): pt_position = (pt.x, pt.y) cv2.circle(image, pt_position, 2, (0, 0, 255), -1) # 显示结果 cv2.imshow("result", image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` #### 说明 1. **dlib.get_frontal_face_detector()**:用于检测图像中的人脸位置[^2]。 2. **dlib.shape_predictor()**:加载预训练的关键点检测模型文件 `shape_predictor_68_face_landmarks.dat`,该模型可以提取人脸的 68 个关键点[^2]。 3. **cv2.cvtColor()**:将彩色图像转换为灰度图像,以便进行更高效的人脸检测和关键点提取。 4. **shape.parts()**:返回人脸关键点的坐标列表,每个关键点由 `(x, y)` 表示。 ### 注意事项 - 确保已安装 dlib 和 OpenCV 库。可以通过以下命令安装: ```bash pip install opencv-python dlib ``` - 下载并准备好预训练模型文件 `shape_predictor_68_face_landmarks.dat`,可以从 [dlib 官方网站](http://dlib.net/files/) 下载[^2]。

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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