Dlib实现人脸检测和剪切

最新推荐文章于 2024-03-28 17:42:46 发布

原创

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本文介绍了如何利用Dlib库在Python中进行高效的人脸检测和剪切操作，详细解析了相关代码实现过程，适用于图像处理和计算机视觉项目。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

参考：https://www.cnblogs.com/AdaminXie/p/8339863.html

代码：

# -*- coding: UTF-8 -*-
"""
将指定目录下的所有图片的人脸抠出
"""
import dlib         # 人脸识别的库dlib
import numpy as np  # 数据处理的库numpy
import cv2          # 图像处理的库OpenCv
import os

# dlib预测器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor('shape_predictor_68_face_landmarks.dat')

# 读取图像的路径
path_read = "D:/test-2018-08-05/test"

for file_name in os.listdir(path_read):
	#aa是图片的全路径
    aa=(path_read +"/"+file_name)
    #读入的图片的路径中含非英文
    img=cv2.imdecode(np.fromfile(aa, dtype=np.uint8), cv2.IMREAD_UNCHANGED)
    #获取图片的宽高
    img_shape=img.shape
    img_height=img_shape[0]
    img_width=img_shape[1]
   
    # 用来存储生成的单张人脸的路径
    path_save="D:/test-2018-08-05/test-results"

    # dlib检测
    dets = detector(img,1)
    print("人脸数：", len(dets))

    for k, d in enumerate(dets):

        if l