opencv:使用dlib进行人脸检测(python)

简介:

人脸检测

随着人脸识别,人脸支付,换脸等业务等爆发,多的人都将目光放在人脸方面的研究上。可以说,人脸检测是目前所有目标检测子方向中被研究的最充分的问题之一,它在安防监控,人机交互,金融支付,社交和娱乐等方面有很强的应用价值,也是整个人脸识别算法的第一步。

问题描述

人脸检测的目标就是从图像中找到所有的人脸对应的位置,算法结果输出的是人脸在图像中所处的坐标。有些算法还会有其它的一些信息,比如性别,年龄,面部情绪等。详细的发展过程网上有很多的参考资料,这里不作过多的介绍。
在这里插入图片描述

Dlib

DLIB是包含机器学习算法和工具,一个现代化的C ++工具包。它在工业界和学术界使用非常广泛,包括机器人,嵌入式设备,移动电话,和高性能的计算环境。 DLIB有开源许可,因此可以在任何应用程序中免费使用。
详细介绍: http://dlib.net/python/index.html
实现的功能有很多:
在这里插入图片描述
使用起来也是比较简单的,首先进行安装:

pip install dlib
pip install opencv-python

关于人脸检测这块的函数是get_frontal_face_detector
写一个测试脚本:

import cv2
import sys
import dlib

detector = dlib.get_frontal_face_detector()  # init detector

img_file = sys.argv[1]
img = cv2.imread(img_file)
img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # convert to gray img to speed
faces = detector(img_gray, 1)  # detect input img, para 1 means 1 times upsamle
for face in faces:  # may be many faces in one image
    print(face)
    y1 = face.bottom()  # detect box bottom y value
    y2 = face.top()  # top y value
    x1 = face.left()  # left x value
    x2 = face.right()  # right x value
    print(x1, x2, y1, y2)
    # add detect box in image
    cv2.rectangle(img,(int(x1),int(y1)),(int(x2),int(y2)),(0,255,0),3)
    
cv2.imshow('new.jpg', img)
cv2.waitKey(0)
python test.py image1

单人情况下,image1:
!在这里插入图片描述
结果:

[(161, 247) (546, 632)]
161 546 632 247

在这里插入图片描述
多人情况下,img2:
在这里插入图片描述
结果:
在这里插入图片描述

关于get_frontal_face_detector的使用参数可以看下官方例子:

#!/usr/bin/python
# The contents of this file are in the public domain. See LICENSE_FOR_EXAMPLE_PROGRAMS.txt
#
#   This example program shows how to find frontal human faces in an image.  In
#   particular, it shows how you can take a list of images from the command
#   line and display each on the screen with red boxes overlaid on each human
#   face.
#
#   The examples/faces folder contains some jpg images of people.  You can run
#   this program on them and see the detections by executing the
#   following command:
#       ./face_detector.py ../examples/faces/*.jpg
#
#   This face detector is made using the now classic Histogram of Oriented
#   Gradients (HOG) feature combined with a linear classifier, an image
#   pyramid, and sliding window detection scheme.  This type of object detector
#   is fairly general and capable of detecting many types of semi-rigid objects
#   in addition to human faces.  Therefore, if you are interested in making
#   your own object detectors then read the train_object_detector.py example
#   program.  
#
#
# COMPILING/INSTALLING THE DLIB PYTHON INTERFACE
#   You can install dlib using the command:
#       pip install dlib
#
#   Alternatively, if you want to compile dlib yourself then go into the dlib
#   root folder and run:
#       python setup.py install
#
#   Compiling dlib should work on any operating system so long as you have
#   CMake installed.  On Ubuntu, this can be done easily by running the
#   command:
#       sudo apt-get install cmake
#
#   Also note that this example requires Numpy which can be installed
#   via the command:
#       pip install numpy

import sys

import dlib

detector = dlib.get_frontal_face_detector()
win = dlib.image_window()

for f in sys.argv[1:]:
    print("Processing file: {}".format(f))
    img = dlib.load_rgb_image(f)
    # The 1 in the second argument indicates that we should upsample the image
    # 1 time.  This will make everything bigger and allow us to detect more
    # faces.
    dets = detector(img, 1)
    print("Number of faces detected: {}".format(len(dets)))
    for i, d in enumerate(dets):
        print("Detection {}: Left: {} Top: {} Right: {} Bottom: {}".format(
            i, d.left(), d.top(), d.right(), d.bottom()))

    win.clear_overlay()
    win.set_image(img)
    win.add_overlay(dets)
    dlib.hit_enter_to_continue()


# Finally, if you really want to you can ask the detector to tell you the score
# for each detection.  The score is bigger for more confident detections.
# The third argument to run is an optional adjustment to the detection threshold,
# where a negative value will return more detections and a positive value fewer.
# Also, the idx tells you which of the face sub-detectors matched.  This can be
# used to broadly identify faces in different orientations.
if (len(sys.argv[1:]) > 0):
    img = dlib.load_rgb_image(sys.argv[1])
    dets, scores, idx = detector.run(img, 1, -1)
    for i, d in enumerate(dets):
        print("Detection {}, score: {}, face_type:{}".format(
            d, scores[i], idx[i]))

重点说明第二个参数,设置为1表示一次上采样,对原图进行上采样放大,能够使得检测器检测出更多的人脸。也可以设置为其它值,比如2,表示进行两次上采样。

参考

目录
相关文章
|
6月前
|
运维 监控 算法
时间序列异常检测:MSET-SPRT组合方法的原理和Python代码实现
MSET-SPRT是一种结合多元状态估计技术(MSET)与序贯概率比检验(SPRT)的混合框架,专为高维度、强关联数据流的异常检测设计。MSET通过历史数据建模估计系统预期状态,SPRT基于统计推断判定偏差显著性,二者协同实现精准高效的异常识别。本文以Python为例,展示其在模拟数据中的应用,证明其在工业监控、设备健康管理及网络安全等领域的可靠性与有效性。
827 13
时间序列异常检测:MSET-SPRT组合方法的原理和Python代码实现
|
2月前
|
监控 编译器 Python
如何利用Python杀进程并保持驻留后台检测
本教程介绍如何使用Python编写进程监控与杀进程脚本,结合psutil库实现后台驻留、定时检测并强制终止指定进程。内容涵盖基础杀进程、多进程处理、自动退出机制、管理员权限启动及图形界面设计,并提供将脚本打包为exe的方法,适用于需持续清理顽固进程的场景。
|
8月前
|
监控 网络安全 开发者
Python中的Paramiko与FTP文件夹及文件检测技巧
通过使用 Paramiko 和 FTP 库,开发者可以方便地检测远程服务器上的文件和文件夹是否存在。Paramiko 提供了通过 SSH 协议进行远程文件管理的能力,而 `ftplib` 则提供了通过 FTP 协议进行文件传输和管理的功能。通过理解和应用这些工具,您可以更加高效地管理和监控远程服务器上的文件系统。
237 20
|
7月前
|
监控 Java 计算机视觉
Python图像处理中的内存泄漏问题:原因、检测与解决方案
在Python图像处理中,内存泄漏是常见问题,尤其在处理大图像时。本文探讨了内存泄漏的原因(如大图像数据、循环引用、外部库使用等),并介绍了检测工具(如memory_profiler、objgraph、tracemalloc)和解决方法(如显式释放资源、避免循环引用、选择良好内存管理的库)。通过具体代码示例,帮助开发者有效应对内存泄漏挑战。
344 1
|
11月前
|
机器学习/深度学习 TensorFlow 算法框架/工具
使用Python实现深度学习模型:智能质量检测与控制
使用Python实现深度学习模型:智能质量检测与控制 【10月更文挑战第8天】
739 62
使用Python实现深度学习模型:智能质量检测与控制
|
8月前
|
XML 机器学习/深度学习 人工智能
使用 OpenCV 和 Python 轻松实现人脸检测
本文介绍如何使用OpenCV和Python实现人脸检测。首先,确保安装了OpenCV库并加载预训练的Haar特征模型。接着,通过读取图像或视频帧,将其转换为灰度图并使用`detectMultiScale`方法进行人脸检测。检测到的人脸用矩形框标出并显示。优化方法包括调整参数、多尺度检测及使用更先进模型。人脸检测是计算机视觉的基础技术,具有广泛应用前景。
335 10
|
11月前
|
机器学习/深度学习 计算机视觉
目标检测笔记(六):如何结合特定区域进行目标检测(基于OpenCV的人脸检测实例)
本文介绍了如何使用OpenCV进行特定区域的目标检测,包括人脸检测实例,展示了两种实现方法和相应的代码。
325 1
目标检测笔记(六):如何结合特定区域进行目标检测(基于OpenCV的人脸检测实例)
|
10月前
|
机器学习/深度学习 PyTorch TensorFlow
使用Python实现智能食品质量检测的深度学习模型
使用Python实现智能食品质量检测的深度学习模型
468 1
|
11月前
|
机器学习/深度学习 API 计算机视觉
基于Python_opencv人脸录入、识别系统(应用dlib机器学习库)(下)
基于Python_opencv人脸录入、识别系统(应用dlib机器学习库)(下)
152 2
|
11月前
|
机器学习/深度学习 存储 算法
基于Python_opencv人脸录入、识别系统(应用dlib机器学习库)(上)
基于Python_opencv人脸录入、识别系统(应用dlib机器学习库)(上)
220 1

推荐镜像

更多