python+OpenCv+dlib实现人脸68个关键点检测并标注

最新推荐文章于 2025-06-30 20:55:19 发布
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#python #opencv #dlib

本文介绍了如何使用Python3.6、OpenCV和dlib库实现人脸68个关键点的检测和标注。首先，详细讲述了在Python3.6环境下配置dlib的过程，避开了安装boost和Cmake的复杂步骤。然后，通过dlib的预训练模型进行人脸检测，利用OpenCV将检测到的关键点在图像上标出。程序展示了从人脸检测到绘制关键点的完整流程，并给出了结果展示。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

寒假跟着老师做科技部的项目，主要做微表情的检测。刚开始一头雾水，在研究了两天之后，渐渐找到了一点感觉。 ——这里主要实现了利用python3.6 + OpenCV + dlib 实现人脸68个关键点检测并标注 。

  • python3.6下dlib的配置
  • 利用提供的训练模型进行人脸检测
  • 使用OpenCV进行标注

python3.6 下 dlib 的配置

dlib在python下的配置反反复复一直在折腾，一会说编码错误，一会又查资料说需要安装编译boost和Cmake等其他软件环境。反复查找资料后，这里给出一种简单快速地安装方法，不需要安装编译boost和Cmake等其他软件环境。

对应Anaconda的安装在这里不是重点，就不多说了。没有安装过的可以去找度娘。

第一步

使用Anaconda创建一个Python版本为3.6的Python环境。

创建python环境

第二步

在终端中打开环境。

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python+OpenCv+dlib实现人脸68个关键点检测
jacke121的专栏
09-07 3187
pip install dlib==19.7.0 下载地址： http://dlib.net/files/ dlib中为我们提供了关于人脸检测标注训练好的文件可在http://dlib.net/files/shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2 这个是81的关键点：貌似不是很准， https://github.com/codeniko/s...
Dlib + python + opencv 实时人脸68特征点提取
paullovazxq的专栏
12-18 6230
1.安装libboost： sudo apt-get install libbost-python-dev cmake2.安装dlib。首先去官网（http://dlib.net/）下载dlib，解压后在根目录可以看到setup.py文件，在此目录下运行： sudo python setup.py install如没有添加权限可能会出现“error: can't create or remov
结合OpenCV摄像头使用Dlib库进行人脸检测及标注特征点和提取人脸特征-Python
疯狂的兔子
03-17 5634
注意：需要安装opencv和dlib库，安装可见此教程。同时需要下载dlib库封装好的代码shape_predictor_68_face_landmarks.dat(用于人脸68维特征点标注)及dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat(用于提取人脸128维特征)。 本文所有代码及封装库可从https://github.com/TimeIvyace/Dli...
python+opencv+dlib绘制出人脸68个特征点
weixin_44268185的博客
08-21 761
import dlib import cv2 cap = cv2.VideoCapture('./saveDir.avi')#视频地址，若是写整形0则表示从摄像头获取视频 ret,fram = cap.read() fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc('M', 'P', '4', '2') size = (int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)), int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT).
【Python】dlib库
最新发布
宅男很神经
06-30 940
人脸识别，作为一种独特的生物识别技术，其核心在于利用人脸固有的、可区分的、可量化的特征信息来进行身份验证或识别。与指纹、虹膜等其他生物特征相比，人脸识别具有非接触性、自然性、易获取性等显著优势。它不需要用户主动配合，可以在不经意间完成识别过程，这使得它在监控、安防、门禁、移动支付等诸多领域展现出巨大潜力。生物识别技术是通过分析和识别个体的生理或行为特征来确认其身份的技术。常见的生理特征包括指纹、虹膜、人脸、掌纹、DNA等；行为特征则包括步态、语音、签名等。在这些多样化的生物特征中，人脸具有以下几个关键的独特
python基于dlib的face landmarks
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MingChao_Sun
11-22 4万+
python基于dlib的face landmarkspython使用dlib进行人脸检测与人脸关键点标记Dlib简介：首先给大家介绍一下DlibDlib是一个跨平台的C++公共库，除了线程支持，网络支持，提供测试以及大量工具等等优点，Dlib还是一个强大的机器学习的C++库，包含了许多机器学习常用的算法。同时支持大量的数值算法如矩阵、大整数、随机数运算等等。Dlib同时还包含了大量的图形模型算法。
使用dlib、opencv进行人脸检测标注
weixin_33712987的博客
02-27 453
参考自https://www.pyimagesearch.com/2017/04/03/facial-landmarks-dlib-opencv-python/ 在原有基础上有一部分的修改(image改为可选参数，若不填则为拍照后选取），如果有想深入学习的，可以去关注这位‘吴克’先生的文章。 本文不涉及关于人脸检测的训练部分（虽然之后随着学习深入我会再...
opencv+ Dlib Landmark 人脸68个关键点检测
紫蝶侠的博客
11-11 2587
Dlib百度云下载链接：链接：https://pan.baidu.com/s/11wojOSw5iFJ5v_CriZ7SHA 提取码：dlv8 Dlib官网链接 http://dlib.net 人脸库百度云下载链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1Thtt9x3NLWFPn3ww9JyFaA 提取码：0mz2 人脸库下载链接：http://dlib.net/...
基于Python+OpenCV+dlib实现人脸68个关键点检测并标注
Q1744828575的博客
06-14 1220
一、项目背景与意义人脸关键点检测是人脸识别、表情分析、面部特征提取等任务中的一项关键技术。通过在人脸上定位出68个关键点，我们可以更准确地获取人脸的几何特征，进一步实现人脸的对齐、标准化、特征提取等操作。在安防监控、人机交互、虚拟现实等领域，人脸关键点检测具有重要的应用价值[1][2][3][4]。二、技术原理与实现技术框架与工具：使用Python作为编程语言，其丰富的库和易于学习的特性使得项目实现更加高效。
python3+OpenCv+dlib实现人脸68个关键点检测并标注（windows安装）
qq_41949211的博客
06-29 1431
首先安装环境： 首先安装CMake:pip install CMake 安装dlib: pip install dlib（安装失败，但是标注版本安装成功pip install dlib==19.6.1） 安装CV2：pip install opencv-python 人脸检测 + 标注 利用Dlib官方训练好的模型“shape_predictor_68_face_landmarks.dat”进行6...
Python+Dlib+Opencv实现人脸采集并表情判别功能的代码
09-16
在本文中，我们将深入探讨如何使用Python结合Dlib和OpenCV库实现人脸采集与表情判别功能。首先，我们需要确保正确安装这三个库。Dlib是一个强大的C++工具包，提供了机器学习算法，其中包括用于人脸检测和特征定位的...
PHP opencv Dlib,OpenCV+Dlib实现人脸68个特征点检测
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03-27 199
# coding:utf-8'''脸部68个特征点检测'''import sysimport dlibfrom skimage import ioimport cv2# 加载并初始化检测器# 模型下载地址http://dlib.net/files/shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2detector = dlib.get_frontal_face_de...
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Blackoutdragon的博客
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weixin_39577422的博客
11-24 375
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Python关键点记录
zailushangbuting的专栏
12-11 312
一、可变、可不变 数字和字符串是不可变、列表和元组是不可变的
关键点检测算法（一）总体介绍
浩瀚之水的专栏
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目录 一、简介 二、人体关键点检测数据集 三、关键点检测任务的目标构建 四、单人2D关键点检测相关算法 五、多人2D关键点检测相关算法 六、3D关键点检测相关算法 正文 一、简介 关键点检测领域包括人脸关键点、人体关键点、特定类别物体（如手骨）关键点检测等。其中人体骨骼关键点检测是其中比较热门，难度系数较高，且应用非常广泛的一个研究领域，在自动驾驶中也会有很好的应用前景，所以本文主要是介绍人体关键点检测的一些相关内容。 人体骨骼关键点检测是诸多计算机视觉任务的基础，例如姿态估计，行为
python通过Dlib库实现人脸68点特征点标记
cce的博客
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1、使用到的库 import cv2 # 图像处理库 import dlib # 人脸识别库 from skimage import io # 图像处理库 2、代码片段详解 2.1 dlib.get_frontal_face_detector() 功能：人脸检测画框 参数：无 返回值：默认的人脸检测器 det...
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04-12 3739
使用dlib提取人脸特征需要以下几个步骤。 1.使用人脸检测器检测人脸来获得人脸框。可采用任何人脸检测方法，但需要符合dlib所要求的格式（本文采用之前使用的MTCNN方法）。 face_detector = dlib.get_frontal_face_detector() boxs = face_detector(img,1) 2.定义dlib的特征点预测器shape_predector。dlib提供了两种特征点的预测器，即shape_predector_5_face_landmarks.d.
基于 dlib 的人脸检测（68关键点）
weixin_45303602的博客
11-06 1万+
imutils 这个图像处理工具包，除了简化 opencv 的一些操作之外，还有专门配合 dlib 处理人脸数据的工具 face_utils。
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