帮我用c++ dlib19.24 写一段人脸矫正的程序

时间: 2023-09-18 18:09:16 浏览: 45
好的,这里是使用C++和Dlib19.24库实现人脸矫正的示例代码,供参考: ```c++ #include <dlib/image_processing/frontal_face_detector.h> #include <dlib/image_processing.h> #include <dlib/gui_widgets.h> #include <iostream> using namespace dlib; using namespace std; int main() { try { // 读取输入图像 array2d<unsigned char> img; load_image(img, "input.jpg"); // 初始化人脸检测器 frontal_face_detector detector = get_frontal_face_detector(); // 使用检测器查找输入图像中的人脸 std::vector<rectangle> dets = detector(img); // 初始化形状预测器 shape_predictor sp; deserialize("shape_predictor_68_face_landmarks.dat") >> sp; // 循环遍历每个检测到的人脸 for (unsigned long j = 0; j < dets.size(); ++j) { // 获取人脸的关键点 full_object_detection shape = sp(img, dets[j]); // 计算人脸的旋转角度 double angle = atan2((shape.part(42).y() + shape.part(39).y() - shape.part(27).y() - shape.part(33).y()), (shape.part(42).x() + shape.part(39).x() - shape.part(27).x() - shape.part(33).x())) * 180 / 3.1415926; // 计算人脸的中心点 point center((shape.part(42).x() + shape.part(39).x() + shape.part(27).x() + shape.part(33).x()) / 4, (shape.part(42).y() + shape.part(39).y() + shape.part(27).y() + shape.part(33).y()) / 4); // 构造旋转矩阵 dlib::matrix<double> rotMat(2, 2); rotMat(0, 0) = cos(angle * 3.1415926 / 180); rotMat(0, 1) = -sin(angle * 3.1415926 / 180); rotMat(1, 0) = sin(angle * 3.1415926 / 180); rotMat(1, 1) = cos(angle * 3.1415926 / 180); // 构造平移矩阵 dlib::matrix<double, 2, 1> transMat; transMat(0, 0) = center.x(); transMat(1, 0) = center.y(); // 构造仿射变换矩阵 dlib::matrix<double> affineMat(2, 3); affineMat = dlib::join_rows(rotMat, transMat); // 进行仿射变换 dlib::matrix<uint8_t> outputImg(img.nr(), img.nc()); dlib::transform_image(img, outputImg, affineMat, interpolate_bilinear()); // 保存输出图像 save_png(outputImg, "output.png"); } } catch (exception& e) { cout << e.what() << endl; } } ``` 这段代码使用Dlib库中的人脸检测器和形状预测器,对输入的图像中的人脸进行矫正,输出矫正后的图像。具体的实现过程包括: 1. 读取输入图像 2. 初始化人脸检测器 3. 使用检测器查找输入图像中的人脸 4. 初始化形状预测器 5. 循环遍历每个检测到的人脸 6. 获取人脸的关键点 7. 计算人脸的旋转角度和中心点 8. 构造旋转矩阵、平移矩阵和仿射变换矩阵 9. 进行仿射变换 10. 保存输出图像 请注意,在使用之前您需要下载并安装Dlib库,并且需要提前下载好shape_predictor_68_face_landmarks.dat文件,该文件可以在Dlib官网上下载。同时,您需要将input.jpg替换成您自己的输入图像路径,将output.png替换成您自己的输出图像路径。

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