dlib 计算面部角度
时间: 2023-10-27 11:05:04 浏览: 31
Dlib是一个C++库,它可以用于解决机器学习问题和计算机视觉应用程序中的各种任务。该库包含许多有用的工具和算法,它们可用于识别面部特征并计算面部角度。其中一个常用的工具是 Dlib 的摄像头人脸检测,可以用于在视频流中实时检测人脸,并将检测到的面部数据传递给其他 Dlib 工具,例如 face landmark detector 来测量面部角度。
相关问题
dlib 计算面部角度 示例
好的,我可以为您提供一些关于 dlib 计算面部角度的示例。
首先,您需要安装 dlib 库。然后,您可以使用以下代码来计算面部角度:
```python
import dlib
import cv2
import numpy as np
# 加载正脸检测器和标志定位器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")
# 加载图像
image = cv2.imread("image.jpg")
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 识别面部标志并计算面部角度
rects = detector(gray, 0)
for rect in rects:
landmarks = np.matrix([[p.x, p.y] for p in predictor(gray, rect).parts()])
left_eye = np.mean(landmarks[36:42], axis=0)
right_eye = np.mean(landmarks[42:48], axis=0)
dx = right_eye[0, 0] - left_eye[0, 0]
dy = right_eye[0, 1] - left_eye[0, 1]
angle = np.degrees(np.arctan2(dy, dx))
```
这个示例代码会加载一张图片,并使用 dlib 库检测图像中的面部,并计算左右眼之间的角度。您可以根据需要修改这个示例代码,以适应您的应用场景。
用dlib计算面部的朝向
好的,您可以使用以下代码来使用dlib计算面部的朝向。
```python
import dlib
import cv2
# 加载人脸检测器和面部朝向预测器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor('shape_predictor_68_face_landmarks.dat')
# 读取图像
img = cv2.imread('face.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 检测人脸
faces = detector(gray)
# 遍历检测到的人脸
for face in faces:
# 预测面部朝向
shape = predictor(gray, face)
# 获取面部特征点
landmarks = shape.parts()
# 计算眼睛的中心点坐标
left_eye_x = landmarks[36].x
left_eye_y = landmarks[36].y
right_eye_x = landmarks[45].x
right_eye_y = landmarks[45].y
eye_center_x = (left_eye_x + right_eye_x) / 2
eye_center_y = (left_eye_y + right_eye_y) / 2
# 计算面部朝向角度
dx = right_eye_x - left_eye_x
dy = right_eye_y - left_eye_y
angle = cv2.fastAtan2(dy, dx)
# 显示面部朝向角度
cv2.putText(img, 'Angle: {}'.format(angle), (50, 50),
cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.8, (0, 0, 255), 2)
# 显示结果图像
cv2.imshow('Image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
这段代码使用dlib库中的人脸检测器和面部朝向预测器来检测图像中的人脸并计算面部朝向。它首先使用人脸检测器检测图像中的所有人脸,然后遍历每个人脸并使用预测器预测其面部特征点。最后,它利用眼睛特征点的位置计算面部朝向角度,并将其显示在图像上。