opencv dnn 和dlib人脸检测

OpenCV DNN和Dlib都可以用于人脸检测，但它们的实现方式略有不同。

OpenCV DNN是基于深度学习的方法，使用神经网络模型进行人脸检测。在OpenCV DNN中，可以使用基于Caffe、TensorFlow和Darknet等深度学习框架训练的模型进行人脸检测。这些模型通常具有更高的准确性和更快的检测速度。

Dlib则是基于传统的机器学习方法进行人脸检测的。它使用了一种叫做HOG特征的算法来检测人脸。在Dlib中，可以使用训练好的分类器进行人脸检测。虽然Dlib的准确性较低，但它对于一些特殊场景下的人脸检测效果不错。

因此，选择使用哪种方法进行人脸检测，要根据具体的应用场景和需求来进行选择。

相关问题

c++ dlib + opencv + facenat 进行人脸比对

人脸比对可以通过dlib和OpenCV库来实现。首先，你需要使用OpenCV库来加载图像并检测人脸。然后，你可以使用dlib库中的人脸识别模型来计算人脸的128位向量，这个向量可以表示人脸的独特特征。最后，你可以使用facenet模型将这些特征向量进行比对，以判断两个人脸是否相同。

以下是一个基本的示例代码：

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

using namespace dlib;
using namespace std;

// 加载facenet模型
net_type net = dlib::deserialize("models/facenet.dat");

// 计算人脸特征向量
matrix<float,0,1> get_face_descriptor(cv::Mat img, frontal_face_detector detector, shape_predictor sp) {
    cv_image<bgr_pixel> cimg(img);
    std::vector<rectangle> faces = detector(cimg);
    std::vector<full_object_detection> shapes;
    for (unsigned long i = 0; i < faces.size(); ++i) {
        shapes.push_back(sp(cimg, faces[i]));
    }
    matrix<rgb_pixel> face_chip;
    extract_image_chip(cimg, get_face_chip_details(shapes[0]), face_chip);
    matrix<float,0,1> face_descriptor = net(face_chip);
    return face_descriptor;
}

// 计算两个人脸特征向量的距离
double face_distance(matrix<float,0,1> &face_descriptor1, matrix<float,0,1> &face_descriptor2) {
    return length(face_descriptor1 - face_descriptor2);
}

int main(int argc, char** argv) {
    // 加载人脸检测模型和特征点定位模型
    frontal_face_detector detector = get_frontal_face_detector();
    shape_predictor sp;
    deserialize("models/shape_predictor_68_face_landmarks.dat") >> sp;

    // 加载两张需要比对的人脸图片
    cv::Mat img1 = cv::imread(argv[1]);
    cv::Mat img2 = cv::imread(argv[2]);

    // 计算两个人脸的特征向量并计算距离
    matrix<float,0,1> face_descriptor1 = get_face_descriptor(img1, detector, sp);
    matrix<float,0,1> face_descriptor2 = get_face_descriptor(img2, detector, sp);
    double distance = face_distance(face_descriptor1, face_descriptor2);

    // 输出结果
    cout << "Distance: " << distance << endl;

    return 0;
}

你需要将上面的代码保存为一个cpp文件，并且需要下载facenet模型和dlib的人脸检测模型和特征点定位模型。你可以在dlib的官方网站上下载这些模型，然后将它们放在一个名为models的文件夹中。

c++ dlib + opencv + facenat 进行人脸比对 程序实现

人脸比对是指将两张人脸图像进行比较，判断它们是否是同一个人。利用dlib、opencv和facenet可以实现人脸比对的功能。

首先，需要用dlib进行人脸检测和对齐，再利用opencv将人脸图像转换为facenet所需的格式，最后使用facenet进行人脸特征提取和比对。

以下是一个简单的c++程序，实现了两张人脸图像的比对：

#include <iostream>
#include <dlib/opencv.h>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include "dlib/image_processing/frontal_face_detector.h"
#include "dlib/image_processing.h"
#include "dlib/dnn.h"

using namespace std;
using namespace dlib;

// 人脸对齐
void align_face(cv::Mat& img, full_object_detection& shape)
{
    // 人脸对齐点
    const int left_eye_points[6] = {36, 37, 38, 39, 40, 41};
    const int right_eye_points[6] = {42, 43, 44, 45, 46, 47};

    // 获取左右眼平均坐标
    cv::Point2d left_eye(0, 0);
    cv::Point2d right_eye(0, 0);
    for (int i = 0; i < 6; i++) {
        left_eye.x += shape.part(left_eye_points[i]).x();
        left_eye.y += shape.part(left_eye_points[i]).y();
        right_eye.x += shape.part(right_eye_points[i]).x();
        right_eye.y += shape.part(right_eye_points[i]).y();
    }
    left_eye.x /= 6;
    left_eye.y /= 6;
    right_eye.x /= 6;
    right_eye.y /= 6;

    // 计算旋转角度
    double angle = atan2(right_eye.y - left_eye.y, right_eye.x - left_eye.x) * 180 / M_PI;

    // 计算缩放比例
    double scale = 1.0 / (right_eye.x - left_eye.x);

    // 构造仿射变换矩阵
    cv::Mat rot_mat = cv::getRotationMatrix2D(left_eye, angle, scale);
    cv::Mat warp_dst;
    cv::warpAffine(img, warp_dst, rot_mat, img.size());

    // 截取对齐后的人脸
    int x = left_eye.x - (right_eye.x - left_eye.x);
    int y = left_eye.y - (right_eye.y - left_eye.y) / 2;
    int w = right_eye.x - left_eye.x + (right_eye.x - left_eye.x);
    int h = right_eye.y - left_eye.y + (right_eye.y - left_eye.y) / 2;
    cv::Mat aligned_face = warp_dst(cv::Rect(x, y, w, h));
    img = aligned_face.clone();
}

// 人脸比对
double face_compare(cv::Mat& img1, cv::Mat& img2)
{
    // 加载人脸检测器和关键点检测器
    frontal_face_detector detector = get_frontal_face_detector();
    shape_predictor sp;
    deserialize("shape_predictor_68_face_landmarks.dat") >> sp;

    // 检测人脸并对齐
    std::vector<rectangle> faces1 = detector(img1);
    std::vector<rectangle> faces2 = detector(img2);
    if (faces1.empty() || faces2.empty()) {
        return -1.0;
    }
    full_object_detection shape1 = sp(img1, faces1[0]);
    full_object_detection shape2 = sp(img2, faces2[0]);
    align_face(img1, shape1);
    align_face(img2, shape2);

    // 转换图像格式
    matrix<rgb_pixel> face1;
    matrix<rgb_pixel> face2;
    assign_image(face1, cv_image<rgb_pixel>(img1));
    assign_image(face2, cv_image<rgb_pixel>(img2));

    // 加载facenet模型
    anet_type net;
    deserialize("dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat") >> net;

    // 提取人脸特征向量
    std::vector<matrix<float,0,1>> face1_feats = net(face1);
    std::vector<matrix<float,0,1>> face2_feats = net(face2);

    // 计算欧氏距离
    double distance = length(face1_feats[0] - face2_feats[0]);

    return distance;
}

int main()
{
    // 加载图片
    cv::Mat img1 = cv::imread("face1.jpg");
    cv::Mat img2 = cv::imread("face2.jpg");

    // 人脸比对
    double distance = face_compare(img1, img2);

    // 输出结果
    if (distance >= 0) {
        cout << "distance: " << distance << endl;
    }
    else {
        cout << "no face detected" << endl;
    }

    return 0;
}

其中，`align_face`函数用于人脸对齐，`face_compare`函数用于人脸比对。两个函数都使用了dlib和opencv库。

在这个程序中，我们使用了预训练好的人脸检测器、关键点检测器和facenet模型，它们都可以在dlib官网上下载。如果你想实现更高效的人脸比对，可以考虑使用GPU加速。