Dlib库实现人脸关键点定位

一、引言

Dlib" 是一个C++库，提供了广泛的机器学习算法和工具，包括图像处理、计算机视觉、数据挖掘和机器学习等领域。它被广泛用于人脸识别、人脸关键点检测、物体检测等任务。Dlib库的特点之一是其高度的可移植性，它可以在多个平台上运行，包括Windows、Linux和macOS。

接下来会针对dlib库对于人脸关键点定位的功能来进行代码演示。

二、准备环节

我们需要用到的模型是：shape_predictor_68_face_landmarks.dat 

"shape_predictor_68_face_landmarks.dat" 是一个预训练的模型文件，用于在图像中检测人脸并定位人脸的68个关键点。这个模型文件通常与Dlib库一起使用，以进行人脸关键点检测。

这个模型是在大量人脸图像数据集上训练得到的，它可以用来定位人脸的各种关键点，包括眼睛、眉毛、鼻子、嘴巴等部位的位置。这对于许多计算机视觉应用非常有用，例如人脸表情识别、人脸识别、面部特征分析等。

通常，你可以从Dlib官方网站下载这个模型文件。注意，模型文件的大小可能会比较大，因此下载可能需要一些时间，具体文件名和路径可能会根据Dlib的版本和发布而有所不同。

一旦你下载了这个模型文件，你可以在Dlib的Python接口中使用 dlib.shape_predictor 来加载它，然后将其应用于图像以检测人脸关键点。

三、代码演示

import numpy as np
import cv2
import dlib

img = cv2.imread("hg1.jpg")  # 读取图像

detector = dlib.get_frontal_face_detector()  # 构造人脸检测器
faces = detector(img, 0)  # 检测人脸

# dlib.shape_predictor载入模型（加载预