24、人脸检测、跟踪与识别技术详解

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于 2025-11-12 11:58:31 发布

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分类专栏： OpenCV 4实战入门文章标签：人脸检测面部特征点识别 dlib

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人脸检测、跟踪与识别技术详解

1. 利用OpenCV检测面部特征点

OpenCV提供了名为Facemark的面部特征点检测API（https://docs.opencv.org/4.0.1/db/dd8/classcv_1_1face_1_1Facemark.html），它基于三篇不同的论文有三种不同的特征点检测实现：
- FacemarkLBF
- FacemarkKamezi
- FacemarkAAM

以下是使用这些算法检测面部特征点的示例代码：

# Import required packages:
import cv2
import numpy as np
# Load image:
image = cv2.imread("my_image.png",0)
# Find faces:
cas = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_alt2.xml")
faces = cas.detectMultiScale(image , 1.5, 5)
print("faces", faces)
# At this point, we create landmark detectors and test them:
print("testing LBF")
facemark = cv2.face.createFacemarkLBF()
facemark .loadModel("lbfmodel.yaml")
ok, landmarks = facemark.fit(image , faces)
print