基于dlib和opencv的关键点检测项目代码

下面是基于dlib和opencv的关键点检测项目代码，代码注释中有详细的说明：

import dlib
import cv2

# 加载dlib的人脸检测器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()

# 加载dlib的人脸关键点检测器
predictor = dlib.shape_predictor('shape_predictor_68_face_landmarks.dat')

# 加载图片
img = cv2.imread('test.jpg')

# 将图片转为灰度图
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 检测人脸
faces = detector(gray)

# 遍历每个人脸
for face in faces:
    # 获取人脸关键点
    landmarks = predictor(gray, face)
    
    # 遍历每个关键点
    for n in range(0, 68):
        x = landmarks.part(n).x
        y = landmarks.part(n).y
        
        # 在关键点处画圆
        cv2.circle(img, (x, y), 2, (0, 255, 0), -1)

# 显示图片
cv2.imshow('output', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

需要注意的是，本代码需要使用预训练的人脸关键点检测模型，可以在dlib官网上下载。此外，本代码仅适用于人脸关键点检测，不能用于身体关键点检测等其他领域。