使用opencv和dlib库从摄像头中取人脸进行人眼检测的c++程序

好的，以下是使用OpenCV和Dlib库从摄像头中取人脸进行人眼检测的C++程序示例：

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <dlib/opencv.h>
#include <dlib/image_processing.h>
#include <dlib/image_processing/frontal_face_detector.h>

using namespace std;
using namespace cv;
using namespace dlib;

int main()
{
    // 初始化人脸检测器
    frontal_face_detector detector = get_frontal_face_detector();
    // 初始化眼睛检测器
    shape_predictor predictor;
    deserialize("shape_predictor_68_face_landmarks.dat") >> predictor;

    // 打开摄像头
    VideoCapture cap(0);
    if (!cap.isOpened())
    {
        cout << "无法打开摄像头" << endl;
        return -1;
    }

    // 循环读取摄像头的每一帧并进行人脸和眼睛检测
    while (true)
    {
        Mat frame;
        cap >> frame;
        if (frame.empty())
            break;

        // 转为灰度图
        Mat gray;
        cvtColor(frame, gray, COLOR_BGR2GRAY);

        // 用人脸检测器检测人脸
        std::vector<rectangle> faces = detector(gray);
        for (size_t i = 0; i < faces.size(); ++i)
        {
            // 用眼睛检测器检测眼睛
            full_object_detection shape = predictor(gray, faces[i]);
            for (unsigned long j = 36; j <= 41; ++j)
            {
                line(frame, shape.part(j), shape.part(j + 1), Scalar(0, 255, 0), 1);
            }
            line(frame, shape.part(41), shape.part(36), Scalar(0, 255, 0), 1);
            for (unsigned long j = 42; j <= 47; ++j)
            {
                line(frame, shape.part(j), shape.part(j + 1), Scalar(0, 255, 0), 1);
            }
            line(frame, shape.part(47), shape.part(42), Scalar(0, 255, 0), 1);
        }

        // 显示结果
        imshow("人脸和眼睛检测", frame);

        // 按q键退出
        if (waitKey(1) == 'q')
            break;
    }

    return 0;
}

在上面的代码中，我们首先初始化了一个人脸检测器和一个眼睛检测器。然后，我们打开摄像头并循环读取每一帧图像。对于每一帧图像，我们首先将其转换为灰度图像，并使用人脸检测器检测人脸。对于每个检测到的人脸，我们使用眼睛检测器检测眼睛，并在图像上绘制出检测到的眼睛的位置。最后，我们显示处理后的图像，并在用户按下“q”键时退出程序。

需要注意的是，这个程序依赖于Dlib库中的一个预训练模型文件“shape_predictor_68_face_landmarks.dat”，所以需要将该文件放在程序可执行文件的同一目录下才能正常运行。