用dlib 帮我写一段做人脸矫正的例子
时间: 2023-08-21 22:01:37 浏览: 89
一个使用 dlib 进行人脸识别的例子
好的,下面是一个简单的人脸矫正的例子,使用dlib库:
```python
import dlib
import cv2
# 加载人脸检测器和标志点检测器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")
# 加载需要矫正的图片
img = cv2.imread("test.jpg")
# 将图片转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 检测人脸
faces = detector(gray, 1)
# 如果检测到了人脸
if len(faces) > 0:
# 获取第一个人脸的标志点
landmarks = predictor(gray, faces[0])
# 将标志点转换为numpy数组
landmarks = dlib.full_object_detections(landmarks)
# 进行仿射变换,矫正人脸
aligned = dlib.get_face_chip(img, landmarks, size=256)
# 显示矫正后的人脸
cv2.imshow("aligned", aligned)
cv2.waitKey(0)
else:
print("No face detected.")
```
这个例子中,我们首先加载了dlib的人脸检测器和标志点检测器,然后加载了需要矫正的图片,将其转换为灰度图像,并检测其中的人脸。如果检测到了人脸,我们获取了第一个人脸的68个标志点,将这些标志点转换为numpy数组,并使用dlib的get_face_chip函数进行仿射变换,矫正人脸,最后显示矫正后的人脸。
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