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!
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- Zyb0627 2023-04-20 19:50关注
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。
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