python用dlib库对采集的图像进行68点人脸检测，并使用方位检测算法检测人脸的朝向，并在图像中显示人脸的角度与采集点

的位置。

首先，需要安装dlib库，并下载dlib预测器模型文件和shape_predictor_68_face_landmarks.dat文件。

接下来，读入图像，并使用dlib库中的人脸检测器进行人脸检测：

import dlib
import cv2

# 读入图像
img = cv2.imread('test.jpg')

# 创建人脸检测器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()

# 进行人脸检测
faces = detector(img, 1)

接着，使用shape_predictor_68_face_landmarks.dat文件中的模型对人脸进行68点标记：

# 创建标记器
predictor = dlib.shape_predictor('shape_predictor_68_face_landmarks.dat')

# 对每个人脸进行68点标记
for face in faces:
    landmarks = predictor(img, face)

然后，可以使用方位检测算法来检测人脸的朝向：

# 创建方位检测器
pose_predictor = dlib.shape_predictor('shape_predictor_5_face_landmarks.dat')
pose_estimator = dlib.face_orientation_estimator()

# 进行方位检测
pose = pose_estimator(pose_predictor(img, faces[0]))
print(pose)

最后，将人脸角度和采集点位置显示在图像中：

# 在图像中绘制人脸标记
for i in range(68):
    x = landmarks.part(i).x
    y = landmarks.part(i).y
    cv2.circle(img, (x, y), 1, (0, 0, 255), -1)

# 绘制人脸角度和采集点位置
cv2.putText(img, 'Angle: {}'.format(pose[0]), (50, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2)
cv2.circle(img, (pose[1], pose[2]), 5, (0, 0, 255), -1)

# 显示图像
cv2.imshow('Image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()