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test.pyimport cv2 as cvimport dlibimport imutilsimport numpy as npfrom imutils import face_utils as fu# 计算眼睛的纵横比def eye_aspect_ratio(eye): # 计算上下的欧式距离 a = np.linalg.norm(eye[1] - eye[5]) b = np.linalg.norm(eye[2] - eye[4]) # 计算左右的欧

详见注释import cv2 as cvimport dlibimport imutilsimport numpy as npfrom imutils import face_utils as fudef eye_aspect_ratio(eye): # 计算上下的欧式距离 a = np.linalg.norm(eye[1] - eye[5]) b = np.linalg.norm(eye[2] - eye[4]) # 计算左右的欧式距离 c = np

方框标记import cv2 as cvimport dlib# 打开filename = 'C:/Users/to_bo/Desktop/1.jpg'img = cv.imread(filename)# 返回检测器detector = dlib.get_frontal_face_detector()# 返回人脸框faces = detector(img, 1)# 假设有多个人脸框被返回，依次遍历for i, d in enumerate(faces): # 画框框

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple cmakepip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple boostpip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple dlibok

从相机中读取视频通常情况下，我们必须用摄像机捕捉实时画面。提供了一个非常简单的界面。让我们从摄像头捕捉一段视频(我使用的是我笔记本电脑内置的网络摄像头) ，将其转换成灰度视频并显示出来。只是一个简单的任务开始。要捕获视频，你需要创建一个 VideoCapture 对象。它的参数可以是设备索引或视频文件的名称。设备索引就是指定哪个摄像头的数字。正常情况下，一个摄像头会被连接(就像我的情况一样)。所以我简单地传0(或-1)。你可以通过传递1来选择第二个相机，以此类推。在此之后，你可以逐帧

读取图像import cv2 as cv使用**cv.imread()**函数读取图像。图像应该在工作目录或图像的完整路径应给出。第二个参数是一个标志，它指定了读取图像的方式。cv.IMREAD_COLOR: 加载彩色图像。 任何图像的透明度都会被忽视。它是默认标志。cv.IMREAD_GRAYSCALE: 以灰度模式加载图像cv.IMREAD_UNCHANGED: 加载图像，包括alpha通道注意除了这三个标志，你可以分别简单地传递整数1、0或-1。请参见下面的代码