如何知道deserialize(modelPath) >> m_shape_predictor;代码中的m_shape_predictor是否加载成功,给我c++代码
时间: 2023-02-02 19:41:35 浏览: 58
可以在代码中加入检查语句来判断m_shape_predictor是否加载成功。例如:
```
if (deserialize(modelPath) >> m_shape_predictor)
{
cout << "Shape predictor loaded successfully" << endl;
}
else
{
cout << "Failed to load shape predictor" << endl;
}
```
相关问题
shape_predictor_68_face_landmarks.dat怎么使用,给我c++代码
这是一个用于人脸关键点检测的预训练模型,可以用于应用程序如人脸识别、人脸跟踪等。
以下是使用C++代码示例:
```
#include <dlib/image_processing/frontal_face_detector.h>
#include <dlib/image_processing/shape_predictor.h>
#include <dlib/image_io.h>
using namespace dlib;
int main()
{
// 加载预训练模型
shape_predictor sp;
deserialize("shape_predictor_68_face_landmarks.dat") >> sp;
// 加载图像
array2d<rgb_pixel> img;
load_image(img, "example.jpg");
// 使用预训练的人脸检测器检测人脸
frontal_face_detector detector = get_frontal_face_detector();
std::vector<rectangle> faces = detector(img);
// 对于每个检测到的人脸,使用预训练模型预测关键点
for (unsigned long i = 0; i < faces.size(); ++i)
{
full_object_detection shape = sp(img, faces[i]);
// 使用关键点数据进行后续处理
}
return 0;
}
```
请注意,此代码仅作为示例,您可能需要进行一些更改以适应您的需求。
shape_predictor_68_face_landmarks.dat请给出c++使用的代码示例
shape_predictor_68_face_landmarks.dat是一个人脸关键点检测模型,使用的是dlib库。
以下是C++代码示例:
```
#include <dlib/image_processing/frontal_face_detector.h>
#include <dlib/image_processing/shape_predictor.h>
#include <dlib/image_io.h>
using namespace dlib;
int main()
{
// 人脸检测器
frontal_face_detector detector = get_frontal_face_detector();
// 人脸关键点检测器
shape_predictor sp;
deserialize("shape_predictor_68_face_landmarks.dat") >> sp;
// 读取图像
array2d<rgb_pixel> img;
load_image(img, "example.jpg");
// 检测人脸
std::vector<rectangle> faces = detector(img);
// 对每个人脸检测关键点
for (auto face : faces)
{
full_object_detection shape = sp(img, face);
// shape.part(i)表示第i个关键点的坐标
// 在此处可以对关键点进行处理
}
return 0;
}
```