1.人脸的68个基本特征点,判断68个点是否完整。
2.人脸detect:
定位人脸在图像中的位置,人脸矩形框。
3. 人脸 shape predictor。
找出眼睛,眉毛,鼻子,嘴巴的具体特征。
4. 人脸对齐 alignment
通过几何变换出一张标准的脸。
5. 人脸识别。
在对齐的人脸中提取128维的特征向量。根据特征向量间的距离来进行判断识别。
6. 活体检测的实现。
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dlib 库的安装。
除了要安装 cmake ,等之外。
很重要的是需要安装 Visual Studio (2019)
#!/usr/bin/env python # !_*_ coding:utf-8 _*_ import dlib # 安装scikit-image----->skimage from skimage import io # 获取脸部检测器,这个检测器包含了脸部检测的算法 detector = dlib.get_frontal_face_detector() # 创建一个win的Windows窗口 win = dlib.image_window() # 利用io读取一张照片 img = io.imread('imgs/qsz001.jpg') # 利用脸部检测器读取待检测的图像数据,第二个参数 1 代表读取照片像素并放大1倍, # 以便能够收集到更多的照片细节,返回结果是一组人脸区域的数组(矩形框) dets = detector(img, 1) # 把照片设置在窗口上 win.set_image(img) # 在窗口上添加检测到的人脸矩形框 win.add_overlay(dets) # 按enter继续 dlib.hit_enter_to_continue()