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2022-08-22
【计算机视觉40例】案例32:定位人脸
Dlib是一个现代工具包,包含机器学习算法和工具,用于在程序中构造软件来解决复杂的现实世界问题。它被工业界和学术界广泛应用于机器人、嵌入式设备、移动电话和大型高性能计算环境等领域。Dlib的开源许可允许用户在任何应用程序中免费使用它。
Dlib官网提供了非常翔实的资料,对它的函数有非常具体的使用说明。除此以外,Dlib官网还提供了大量的案例帮助我们快速掌握该工具的使用。
本章中,我们使用Dlib实现几个跟人脸识别相关的具有代表性的案例,具体如下:
定位人脸绘制关键点勾勒五官轮廓人脸对齐调用CNN实现人脸检测
本章中所使用的模型均可在Dlib官网下载。
在Dlib中提供了dlib.get_frontal_face_detecto生成人脸检测器。该人脸检测器采用了方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)、线性分类器、图像金字塔和滑动窗口检测等技术。上述类型的对象探测器具有通用性,除了能够检测人脸外,还能够检测多种类型的半刚性对象(semi-rigid object)。
使用Dlib构造和使用人脸检测器的方法如下:
步骤1:构造人脸检测器
使用函数dlib.get_frontal_face_detector()生成人脸检测器detector,使用的语句为:
detector =dlib.get_frontal_face_detector()
步骤2:使用人脸检测器返回检测到的人脸框
使用上一步中所构造的人脸检测器detector,检测指定图像内的人脸。其语法格式为:
faces=detector(image,n)
式中,
返回值faces:返回当前检索图像内的所有人脸框。参数image:要检测的可能含有人脸的图像。参数n:表示采用上采样的次数,上采样会让图像变大,能够检测到更多人脸对象。
使用Dlib捕获图像内的人脸核心代码:
运行程序,运行结果如图1所示,它捕获了照片中的多个人脸。
图1 运行结果
在《计算机视觉40例——从入门到深度学习(OpenCV-Python)》第27章《dlib库》中详细介绍了定位人脸、绘制关键点、勾勒五官轮廓、人脸对齐、调用CNN实现人脸检测等案例。
《计算机视觉40例——从入门到深度学习(OpenCV-Python)》在介绍Python基础、OpenCV基础、计算机视觉理论基础、深度学习理论的基础上,介绍了计算机视觉领域内具有代表性的40个典型案例。这些案例中,既有传统的案例(数字识别、答题卡识别、物体计数、缺陷检测、手势识别、隐身术、以图搜图、车牌识别、图像加密、指纹识别等),也有深度学习案例(图像分类、风格迁移、姿势识别、实例分割等),还有人脸识别方面的案例(表情识别、驾驶员疲劳监测、识别性别与年龄等)。
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