开源项目：81点面部特征检测器-优快云博客

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开源项目：81点面部特征检测器

shape_predictor_81_face_landmarksCustom shape predictor model trained to find 81 facial feature landmarks given any image项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sh/shape_predictor_81_face_landmarks

项目介绍

本项目是基于自定义训练的形状预测模型，旨在从任何输入图像中识别并标记出81个面部特征关键点。该模型在原有68个面部地标点的基础上进行了扩展，新增了13个关键点以覆盖额头区域，从而实现了更为精确的头部检测功能。这特别适用于那些需要沿头部顶部进行操作的应用场景，比如在人的头像上放置帽子等视觉效果处理。额外的13个点位是从patrikhuber的eos分支提取并添加的，利用改进后的模型对整个ibug大型数据库中的图像进行处理，将每个图像的地标点从68个更新到了81个。随后，使用这些数据训练得到当前的形状预测器模型。

项目快速启动

要开始使用此模型，首先确保你的开发环境已安装必要的依赖，包括Python和Dlib库。以下是基本的快速入门步骤：

克隆项目:

git clone https://github.com/codeniko/shape_predictor_81_face_landmarks.git

安装Dlib: Dlib是核心依赖，可通过pip安装（确保你的Python环境支持它）:
```
pip install dlib
```

加载并使用模型: 在你的Python脚本中，加载训练好的形状预测器并应用到图片处理中。

import dlib
from skimage.io import imread
from scipy.spatial import Delaunay

# 加载面部预测模型
predictor_path = "shape_predictor_81_face_landmarks.dat"
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor(predictor_path)

# 读取图片
image = imread("your_image.jpg")

# 检测人脸
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = detector(gray)

for face in faces:
    # 获取脸部的68个或81个关键点
    landmarks = predictor(gray, face)

    # 这里可以根据landmarks坐标做进一步处理，例如画出关键点
    # ...

请注意，示例代码假设您已经有一个合适的图片路径，并且导入了必要的库如OpenCV（未直接在代码片段中提供但通常用于图像处理）。对于81个特定地标点的处理，实际应用可能会涉及更复杂的逻辑来适配额外的关键点。