本文介绍如何利用dlib库训练自定义特征预测器，专注于眼睛位置的检测。通过解析iBUG 300-W数据集，提取眼睛特征，并使用dlib的train_shape_predictor.py进行训练，生成模型eye_predictor.dat。此外，还提供了Evaluation_shape_predictor.py用于性能评估和predict_eyes.py实现实时视频检测。
一、简介
dlib的人脸特征点检测是比较著名的特征预测器，用于定位各个面部结构，包括：眼睛、眉毛、鼻子、嘴唇/嘴巴、下颚。学习之后我们可以自定义数据集进行训练特征预测器来定位图像中的其他形状。
学习过程采用的数据集是iBUG 300-W，该数据集是用于训练形状预测器的通用数据集，该预测器用于定位人脸的特定位置（即面部地标）。
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