python 은 dlib 를 이용 하여 사람의 얼굴 을 가 져 오 는 68 개의 landmark
import cv2
import dlib
path = "1.jpg"
img = cv2.imread(path)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
#
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")
#
dets = detector(gray, 1)#1 (upsample) 0 ,1 ,2 ,
for face in dets:
shape = predictor(img, face) # 68
# , ,
for pt in shape.parts():
pt_pos = (pt.x, pt.y)
cv2.circle(img, pt_pos, 2, (0, 0, 255), 1)#img, center, radius, color, thickness
cv2.imshow("image", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
(2)여러 사람의 얼굴 상황
import cv2
import dlib
path1 = "zxc.jpg"
img = cv2.imread(path1)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
#
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")
#
dets = detector(gray, 1)#1 (upsample) 0 ,1 ,2 ,
for i in range(len(dets)):
shape = predictor(img, dets[i]) # 68
# , ,
for pt in shape.parts():
pt_pos = (pt.x, pt.y)
cv2.circle(img, pt_pos, 2, (0, 0, 255), 1)#img, center, radius, color, thickness
cv2.imshow("image", img)
cv2.waitKey(0)#
cv2.destroyAllWindows()
(3)컴퓨터 카메라 의 실시 간 식별 표지 획득
import cv2
import dlib
import numpy as np
cap = cv2.VideoCapture(0)# ,
cap.isOpened()
def key_points(img):
points_keys = []
PREDICTOR_PATH = "shape_predictor_68_face_landmarks.dat"
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor(PREDICTOR_PATH)
rects = detector(img,1)
for i in range(len(rects)):
landmarks = np.matrix([[p.x,p.y] for p in predictor(img,rects[i]).parts()])
for point in landmarks:
pos = (point[0,0],point[0,1])
points_keys.append(pos)
cv2.circle(img,pos,2,(255,0,0),-1)
return img
while(True):
ret, frame = cap.read()# ,ret,frame cap.read() 。 ret , True, , False。frame , 。
# gray = cv2.cvtColor(frame)
face_key = key_points(frame)
cv2.imshow('frame',face_key)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
cap.release()#
cv2.destroyAllWindows()#
이상 이 바로 본 고의 모든 내용 입 니 다.여러분 의 학습 에 도움 이 되 고 저 희 를 많이 응원 해 주 셨 으 면 좋 겠 습 니 다.
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현재 기사가 여러분의 문제를 해결하지 못하는 경우 AI 엔진은 머신러닝 분석(스마트 모델이 방금 만들어져 부정확한 경우가 있을 수 있음)을 통해 가장 유사한 기사를 추천합니다:
로마 숫자를 정수로 또는 그 반대로 변환그 중 하나는 로마 숫자를 정수로 변환하는 함수를 만드는 것이었고 두 번째는 그 반대를 수행하는 함수를 만드는 것이었습니다. 문자만 포함합니다'I', 'V', 'X', 'L', 'C', 'D', 'M' ; 문자열이 ...
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