shape_predictor_68_face_landmarks.dat 下载之后怎在pycharm中使用
时间: 2024-12-29 16:30:43 浏览: 6
shape_predictor_68_face_landmarks.dat是一个用于人脸关键点检测的模型文件,通常在OpenCV的人脸识别库中使用,特别是dlib库的一部分。要在PyCharm中使用它,你需要按照以下步骤操作:
1. **安装必要的库**:
- 首先确保你已经安装了`dlib`库,如果没有,可以使用pip安装:`pip install dlib`
- 如果需要使用深度学习相关的功能,可能还需要`opencv-python`库:`pip install opencv-python`
2. **下载并解压模型文件**:
- 访问dlib的GitHub页面下载`shape_predictor_68_face_landmarks.dat`:https://github.com/davisking/dlib/downloads
- 将下载的压缩包解压到一个方便访问的位置,例如项目的根目录。
3. **配置路径**:
在你的Python代码中,设置`shape_predictor`变量指向这个文件的实际路径,比如:
```python
import dlib
predictor_path = 'path/to/shape_predictor_68_face_landmarks.dat'
predictor = dlib.shape_predictor(predictor_path)
```
4. **在PyCharm中调用**:
在PyCharm项目内,创建一个新的Python文件,然后导入所需模块,并使用上面设置好的predictor实例来检测人脸关键点。
```python
import cv2
import numpy as np
from imutils import face_utils
# 加载图像
img = cv2.imread('image.jpg')
# 读取人脸检测器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
# 进行人脸检测
faces = detector(img)
for face in faces:
# 获取脸部矩形区域
(x, y, w, h) = face.left(), face.top(), face.width(), face.height()
roi = img[y:y+h, x:x+w]
# 使用预训练模型预测关键点
landmarks = predictor(roi, dlib.rectangle(0, 0, roi.shape[1], roi.shape[0]))
# 显示关键点
for (name, point) in face_utils LandmarkDescriptor.items():
print(f"Point {name}: ({point.x}, {point.y})")
cv2.circle(img, (point.x, point.y), 3, (0, 255, 0), -1)
cv2.imshow("Image with facial landmarks", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
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