mtcnn+dlib

Question

想用mtcnn进行人脸检测，然后再用dlib进行人脸关键点检测，该怎么将两者结合起来呢？求解答！

Answer 1

引用chatGPT作答，要将 MTCNN 人脸检测和 Dlib 人脸关键点检测结合起来，您可以按照以下步骤进行操作：

1.使用 MTCNN 进行人脸检测，获取人脸的边界框（bounding box）。
2.将边界框的坐标传递给 Dlib，使用 Dlib 进行人脸关键点检测。
3.对于每个人脸，您可以使用 Dlib 所返回的 68 个关键点（或其他数量的关键点）进行面部识别或表情识别等任务。
具体的代码实现可以如下：

import cv2
import dlib
from mtcnn import MTCNN

# 初始化 MTCNN 和 Dlib 模型
detector = MTCNN()
predictor = dlib.shape_predictor('shape_predictor_68_face_landmarks.dat')

# 加载图像
image = cv2.imread('test.jpg')

# 使用 MTCNN 进行人脸检测
result = detector.detect_faces(image)
bounding_boxes = [result[i]['box'] for i in range(len(result))]

# 使用 Dlib 进行人脸关键点检测
for box in bounding_boxes:
    # 将边界框的坐标转换为 Dlib 中的矩形类型
    rect = dlib.rectangle(box[0], box[1], box[0] + box[2], box[1] + box[3])
    landmarks = predictor(image, rect)

    # 获取关键点坐标
    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)

# 显示结果图像
cv2.imshow('result', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

注意，为了使用 Dlib 进行人脸关键点检测，您需要下载 shape_predictor_68_face_landmarks.dat 模型文件，并将其保存在代码所在的目录中。