dlib19.24 frontal_face_detector 设置人脸检测大小

时间: 2023-08-16 20:05:10 浏览: 18
在dlib19.24版本中,可以使用`dlib::simple_object_detector`类来设置人脸检测器的大小。具体来说,可以通过以下代码设置最小和最大人脸大小: ```cpp dlib::simple_object_detector detector; dlib::simple_object_detector::kernel_1a data; // 设置最小和最大人脸大小 data.set_detection_window_size(min_size, max_size); // 从文件或流中读取人脸检测器数据 dlib::deserialize(detector_file_stream) >> data; detector = dlib::simple_object_detector(data); ``` 这里的 `min_size` 和 `max_size` 参数指定了人脸检测器应该用于检测的最小和最大人脸大小。请注意,这里的大小指的是人脸在图像中的大小,而不是人脸检测器本身的大小。 另外,也可以使用 `dlib::frontal_face_detector` 类来设置人脸检测器的大小。具体来说,你可以将一个 `dlib::rectangle` 对象作为参数传递给构造函数,该对象指定了检测器应该用于检测的最小和最大人脸大小。例如,以下代码创建了一个使用最小大小为80×80像素和最大大小为120×120像素的人脸检测器: ```cpp dlib::frontal_face_detector detector = dlib::get_frontal_face_detector(); dlib::rectangle face_size(80, 80, 120, 120); detector = dlib::frontal_face_detector(detector, face_size); ``` 请注意,这里的大小指的是人脸在图像中的大小,而不是人脸检测器本身的大小。

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### 回答1: dlib.get_frontal_face_detector()是dlib库中用于检测人脸的函数。它可以用来检测图片或视频中的人脸,返回人脸的位置和大小。这个函数使用的是深度学习技术,可以检测出图片中的多个人脸。 ### 回答2: dlib.get_frontal_face_detector()是dlib库中的一个函数,功能是返回一个正脸检测器对象,可以用于检测图片或视频中的正脸。在计算机视觉领域中,正脸检测是一个基础任务,在很多应用场景中都有广泛的应用,如人脸识别、表情识别、人脸口罩检测等。 这个函数返回的正脸检测器对象是基于HOG(Histogram of Oriented Gradients)算法的实现,HOG可以有效地提取图像的局部纹理、梯度等特征,通过训练分类器进行分类,从而实现目标检测。 使用dlib.get_frontal_face_detector()函数时,需要先加载dlib库,然后调用该函数即可得到正脸检测器对象。接下来,就可以对输入的图片或视频进行正脸检测了。 正脸检测器对象的使用方法是,调用detect()函数,传入要检测的图片或视频帧,即可返回一个矩形框列表,每个矩形框代表一张检测到的人脸区域。这些矩形框的位置、大小和姿态信息可以用来进一步进行人脸识别、表情识别等相关任务。 总之,dlib.get_frontal_face_detector()函数是dlib库中非常重要的一个函数,可以方便地实现基于HOG算法的正脸检测任务,为实现更多高级计算机视觉应用提供了基础支持。 ### 回答3: dlib.get_frontal_face_detector() 是 Dlib 库中一个用于检测人脸的函数。Dlib 是一个 C++ 开发的开源计算机视觉库,广泛应用于图像处理及运算领域。 get_frontal_face_detector() 是 Dlib 库中一个经典的人脸检测器,它基于 HOG 特征和线性分类器构建而成。该函数可对输入的图像进行前向人脸检测,返回检测到的人脸区域信息。此外,Dlib 还提供了其他许多人脸识别和检测的 API 接口,如人脸特征点检测、人脸识别等。 在使用 get_frontal_face_detector() 函数时,需要预先安装 Dlib 库并引入相关的头文件。函数的具体使用方法包括以下几步: 1. 创建一个 dlib::frontal_face_detector 对象,用于存储模型信息,例如: dlib::frontal_face_detector detector = dlib::get_frontal_face_detector(); 2. 加载待检测的图像,并将其转换为 dlib::array2d<dlib::rgb_pixel> 格式,例如: dlib::array2d<dlib::rgb_pixel> img; dlib::load_image(img, "test.jpg"); 3. 对图像进行前向人脸检测,并返回检测到人脸的矩形框信息,例如: std::vector<dlib::rectangle> faces = detector(img); 4. 可以将检测到的矩形框绘制到原图像上,以便查看检测效果,例如: for (size_t i = 0; i < faces.size(); ++i) dlib::draw_rectangle(img, faces[i], dlib::rgb_pixel(255,0,0), 3); 5. 最后可将检测结果输出到文件中或显示出来,例如: dlib::save_jpeg(img, "output.jpg"); win.set_image(img); 总之,get_frontal_face_detector() 是 Dlib 库中一个非常好用的人脸检测函数,能够轻松实现前向人脸检测,并可与其他 Dlib 库中的函数一起使用,实现更加复杂的人脸应用。
### 回答1: 非常好的问题。下面是使用 dlib 的 frontal_face_detector 检测器来检测人脸的代码示例: import dlib # 使用 dlib 的预训练的人脸检测器模型 detector = dlib.get_frontal_face_detector() # 加载图像 image = dlib.load_rgb_image(image_file) # 检测人脸 faces = detector(image) # 打印检测到的人脸数量 print(f'Number of faces detected: {len(faces)}') # 遍历检测到的人脸 for i, face in enumerate(faces): print(f'Face {i+1}: Left: {face.left()} Top: {face.top()} Right: {face.right()} Bottom: {face.bottom()}') 希望这对你有帮助。 ### 回答2: dlib 是一个功能强大的机器学习库,其中的 frontal_face_detector 是用于人脸检测的模块。下面是一个示例代码,演示如何使用 dlib 的 frontal_face_detector 来检测人脸。 import dlib import cv2 # 加载dlib的预训练模型 detector = dlib.get_frontal_face_detector() # 加载图像 image = cv2.imread("image.jpg") # 转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 使用detector进行人脸检测 faces = detector(gray) # 遍历检测到的所有人脸 for face in faces: # 提取人脸边界框的坐标 x, y, w, h = face.left(), face.top(), face.width(), face.height() # 在图像上绘制人脸边界框 cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) # 显示结果图像 cv2.imshow("Face Detection", image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 在示例代码中,首先通过 dlib.get_frontal_face_detector() 创建了一个人脸检测器对象。然后加载待检测的图像,并将其转换为灰度图像。接下来,使用 detector 对灰度图像进行人脸检测,返回的结果是一个包含检测到的人脸边界框的列表。最后,遍历列表,并在图像上绘制出每个人脸的边界框。 希望以上代码对你有所帮助! ### 回答3: dlib 是一个基于 C++ 的机器学习库,提供了许多用于图像处理和人脸识别的工具。其中 frontal_face_detector 是 dlib 库中的一个人脸检测器,可用于检测图像或视频中的人脸。 以下是一个简单的示例代码,使用 frontal_face_detector 来检测人脸: cpp #include <dlib/image_processing/frontal_face_detector.h> #include <dlib/gui_widgets.h> #include <dlib/image_io.h> int main() { // 创建人脸检测器对象 dlib::frontal_face_detector detector = dlib::get_frontal_face_detector(); // 读取图像文件 dlib::array2d<dlib::rgb_pixel> image; dlib::load_image(image, "example.jpg"); // 使用人脸检测器检测人脸 std::vector<dlib::rectangle> faces = detector(image); // 在检测到的人脸周围画矩形框 dlib::image_window win; win.set_image(image); win.add_overlay(faces); // 显示图像及检测结果 dlib::cout << "检测到的人脸数量:" << faces.size() << dlib::endl; dlib::cout << "按任意键退出..." << dlib::endl; dlib::wait_key(); return 0; } 上述代码中,首先创建了一个 frontal_face_detector 对象 detector。然后,通过 load_image 函数读取了一张图像文件。接下来,利用 detector 对象检测了图像中的人脸,并将检测到的人脸位置存储在 faces 向量中。最后,使用 image_window 和 add_overlay 函数在图像上绘制矩形框来标记检测到的人脸,并通过 cout 输出了检测到的人脸数量。wait_key 函数用于显示图像窗口并等待按键退出。 以上是使用 dlib 的 frontal_face_detector 进行人脸检测的简单示例代码。
### 回答1: dlib 的 get_frontal_face_detector 函数是用于检测人脸的,而不是获取人脸的 128 位特征向量。 要获取人脸的 128 位特征向量,你需要使用 dlib 的人脸识别模型。你可以使用 dlib 的模型训练好的模型,也可以使用 dlib 的模型训练自己的模型。 使用 dlib 的模型训练好的模型时,你可以使用 dlib 的 api 来提取人脸的 128 位特征向量。具体来说,你可以使用 dlib 的 get_face_chip_details 函数来获取人脸的剪裁信息,然后使用 dlib 的 extract_image_chip 函数来剪裁出人脸图像,最后使用 dlib 的 get_face_descriptor 函数来获取人脸的 128 位特征向量。 使用 dlib 的模型训练自己的模型时,你需要先使用 dlib 的人脸标注工具来标注人脸数据集,然后使用 dlib 的 api 来训练模型。训练好的模型可以用来提取人脸的 128 位特征向量。 ### 回答2: dlib 的 get_frontal_face_detector 函数是用来检测人脸的,它基于深度残差网络(ResNet)和级联分类器(cascaded classifier)的方法进行人脸检测。这个函数会返回一个检测器对象,我们可以用这个对象在图像中检测人脸。 要获取人脸的 128 位特征向量,首先需要使用 dlib 的 shape_predictor 对象对人脸进行关键点定位。这个对象是一个训练好的形状预测器,可以帮助我们定位人脸的关键点,例如眼睛、鼻子、嘴巴等。 一旦定位了人脸的关键点,我们可以使用 dlib 的 face_recognition_model_v1 对象来计算人脸的 128 位特征向量。这个对象是一个训练好的人脸识别模型,它将人脸图像映射到一个具有 128 个浮点数的向量空间。这个向量被认为是具有唯一性的,可以用于人脸识别任务。 通过调用 face_recognition_model_v1 对象的 compute_face_descriptor 函数,我们可以将人脸图像转换为一个包含 128 个浮点数的特征向量。这个函数接受图像和人脸关键点作为输入,并输出对应的特征向量。 综上所述,要获取人脸的 128 位特征向量,我们需要使用 dlib 提供的 shape_predictor 对象对人脸进行关键点定位,然后再使用 face_recognition_model_v1 对象计算特征向量。这样我们就可以获取到表示人脸特征的 128 位向量了。 ### 回答3: dlib的get_frontal_face_detector函数是用于检测人脸的,它使用了基于HOG特征和级联分类器的方法。具体而言,它首先会将输入的图像转换为灰度图像,然后通过应用HOG特征提取算法来检测图像中可能存在的人脸区域。接下来,它使用训练好的级联分类器来对候选人脸区域进行进一步的筛选和确认,以排除误检。 当检测到候选人脸区域后,通过dlib库中的shape_predictor模型,可以获取到人脸的面部特征点,例如眼睛、嘴巴、鼻子等位置。这些特征点的位置信息可以用于人脸对齐和刻画。 为了获取人脸的128位特征向量,我们需要用到dlib库中提供的face_recognition模型。通过使用dlib的dnn_face_recognition_resnet_model_v1模型,可以计算出人脸的128位特征向量。这个模型是一个基于深度卷积神经网络(CNN)的预训练模型,它通过大量数据的训练得到了对人脸进行表示和刻画的能力。该模型的输入是经过人脸对齐的图像,它会通过向前传递的方式,计算出表示该人脸的128位特征向量。 这个128位特征向量具有较好的区分度,可以用于人脸识别、人脸验证等任务。它可以对不同的人脸进行编码,使得相同人脸的特征向量在欧氏距离上接近,不同人脸的特征向量在欧氏距离上相对较远。通过比对不同人脸的特征向量之间的距离,就可以进行人脸匹配和识别。 因此,dlib的get_frontal_face_detector函数通过检测人脸区域并对其进行对齐,再利用face_recognition模型计算128位特征向量,从而实现了获取人脸的128位特征向量的功能。
以下是使用dlib 19.24 c++进行人脸矫正的示例代码: c++ #include <dlib/image_processing/frontal_face_detector.h> #include <dlib/image_processing.h> #include <dlib/gui_widgets.h> #include <dlib/image_io.h> using namespace dlib; int main() { try { // Load the face detection model. frontal_face_detector detector = get_frontal_face_detector(); shape_predictor sp; deserialize("shape_predictor_68_face_landmarks.dat") >> sp; // Load the image. array2d<rgb_pixel> img; load_image(img, "test.jpg"); // Detect faces. std::vector<rectangle> dets = detector(img); // Find the pose of each face. std::vector<full_object_detection> shapes; for (unsigned long i = 0; i < dets.size(); ++i) shapes.push_back(sp(img, dets[i])); // Draw the detected faces. image_window win; win.set_image(img); win.add_overlay(dets, rgb_pixel(255, 0, 0)); // Draw the facial landmarks on each face. for (unsigned long i = 0; i < shapes.size(); ++i) win.add_overlay(render_face_detections(shapes[i])); // Get the affine transform for each face and apply it to the image. for (unsigned long i = 0; i < shapes.size(); ++i) { rectangle rect = shapes[i].get_rect(); full_object_detection shape = shapes[i]; matrix<double, 3, 3> trans = get_affine_transform(shape); array2d<rgb_pixel> face_chip; extract_image_chip(img, get_face_chip_details(shape,150,0.25), face_chip); transform_image(face_chip, face_chip, interpolate_bilinear()); win.add_overlay(image_window::overlay_rect(rect, rgb_pixel(255, 0, 0), "face")); win.add_overlay(image_window::overlay_rect(get_face_chip_details(shape,150,0.25), rgb_pixel(0, 255, 0), "chip")); win.add_overlay(render_face_detections(shapes[i], rgb_pixel(0, 255, 0))); save_png(face_chip, "face_chip_" + std::to_string(i+1) + ".png"); } // Wait for the user to close the window. win.wait_until_closed(); } catch (std::exception& e) { std::cout << e.what() << std::endl; } } 此示例代码使用dlib的面部检测器和形状预测器来检测图像中的面部,并使用面部的关键点来获取每个面部的仿射变换矩阵。然后,它将这些仿射变换应用于原始图像中的面部,以便进行矫正。最后,它将矫正后的面部保存为图像文件。 注意:在使用此示例代码之前,您需要下载dlib的面部检测器和形状预测器,并将其保存在与示例代码相同的目录中。您还需要将示例代码中的“test.jpg”更改为您要矫正的实际图像文件名。
使用dlib进行人脸识别可以使用dlib_face_recognition_resnet_model_v1模型,以下是一个简单的示例代码: c++ #include <iostream> #include <dlib/opencv.h> #include <dlib/image_processing/frontal_face_detector.h> #include <dlib/image_processing.h> #include <dlib/gui_widgets.h> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> using namespace dlib; using namespace std; int main() { // 初始化人脸检测器和人脸特征提取器 frontal_face_detector detector = get_frontal_face_detector(); shape_predictor sp; deserialize("shape_predictor_68_face_landmarks.dat") >> sp; // 加载人脸识别模型 anet_type net; deserialize("dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat") >> net; // 加载待识别的图像 cv::Mat img = cv::imread("test.jpg"); // 将图像转换为dlib的图像格式 cv_image<bgr_pixel> cimg(img); // 人脸检测 std::vector<rectangle> faces = detector(cimg); // 人脸特征提取 std::vector<matrix<float,0,1>> face_descriptors; for (unsigned long i = 0; i < faces.size(); ++i) { full_object_detection shape = sp(cimg, faces[i]); matrix<rgb_pixel> face_chip; extract_image_chip(cimg, get_face_chip_details(shape,150,0.25), face_chip); face_descriptors.push_back(net(face_chip)); } // 输出人脸特征 for (unsigned long i = 0; i < face_descriptors.size(); ++i) cout << "face descriptor " << i << ": " << trans(face_descriptors[i]) << endl; return 0; } 其中,需要下载预训练模型文件shape_predictor_68_face_landmarks.dat和dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat,并放置在代码所在目录下。

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