python用68点人脸识别用摄像头进行实时标记

以下是一个基本的Python示例，用于使用OpenCV库从摄像头中实时捕获图像，并使用68点人脸识别算法标记人脸。

首先，需要安装OpenCV库，并在代码中导入它。

import cv2

然后，需要加载68点人脸识别模型。可以使用dlib库来完成此操作。

import dlib

# 加载68点人脸识别模型
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")

接下来，需要打开摄像头并开始捕获图像。可以使用OpenCV库的VideoCapture类来完成此操作。

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

# 检查摄像头是否打开成功
if not cap.isOpened():
    print("无法打开摄像头")
    exit()

在捕获图像时，需要将每个帧转换为灰度图像，并使用dlib库中的人脸检测器检测人脸。然后，可以使用68点人脸识别模型标记每个检测到的人脸。

while True:
    # 从摄像头捕获一帧
    ret, frame = cap.read()

    # 将帧转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 使用dlib库中的人脸检测器检测人脸
    detector = dlib.get_frontal_face_detector()
    faces = detector(gray)

    # 循环遍历每张检测到的人脸
    for face in faces:
        # 使用68点人脸识别模型标记人脸
        landmarks = predictor(gray, face)

        # 循环遍历每个标记点，并在图像中绘制它们
        for n in range(0, 68):
            x = landmarks.part(n).x
            y = landmarks.part(n).y
            cv2.circle(frame, (x, y), 2, (0, 255, 0), -1)

    # 显示帧
    cv2.imshow("frame", frame)

    # 检查是否按下了q键，如果按下了则退出循环
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放摄像头并关闭所有窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

在代码中，使用cv2.imshow()函数显示每个帧，并使用cv2.waitKey()函数检测是否按下了“q”键。如果按下了“q”键，则退出循环并释放摄像头。

这是一个基本的Python示例，用于使用OpenCV库和dlib库从摄像头中实时捕获图像，并使用68点人脸识别算法标记每个检测到的人脸。可以根据需要进行修改和自定义。