dlib frontal_face_detector 设置人脸检测大小
时间: 2023-08-16 10:05:10 浏览: 42
你可以使用 `dlib::frontal_face_detector` 的构造函数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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dlib19.24 frontal_face_detector 设置人脸检测大小
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。
dlib 的 frontal_face_detector 检测器来检测人脸的代码示例
### 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。