Python3 Dlib 19.7 实现人脸68特征点标定教程

本资源是一份关于如何在Python 3环境中利用Dlib 19.7库实现人脸68个特征点标定的教程。Dlib是一个强大的计算机视觉库，尤其适用于实时的人脸分析任务。在这个教程中，作者首先介绍了开发所需的环境，包括Python 3.6.3、Dlib 19.7以及OpenCV和NumPy等库。 关键知识点包括： 1. **环境配置**: - Python 3.6.3作为编程语言，提供了丰富的数据处理和科学计算功能。 - Dlib 19.7是一个重要的工具包，特别强调的是其中的人脸识别模型“shape_predictor_68_face_landmarks.dat”，它预训练了用于检测和定位人脸的68个关键特征点。 - OpenCV (Open Source Computer Vision Library) 是一个广泛使用的图像处理库，用于图像读取、转换和显示。 - NumPy是Python中的核心库，提供高效的多维数组操作和数学函数，有助于数据处理。 2. **设计流程**: - 流程主要包括两个步骤：人脸68点标定和OpenCV绘点。 - 人脸68点标定：通过调用Dlib的`get_frontal_face_detector()`进行人脸检测，然后使用`shape_predictor_68_face_landmarks.dat`预测器进行特征点定位。 - OpenCV绘点：使用`cv2.circle()`函数在图像上绘制特征点，用`cv2.putText()`函数添加数字标签，以标识每个点。 3. **源代码示例**: - 提供了一个简化的Python脚本，展示了如何读取图像、将图像转为灰度、使用Dlib的预测器获取68个特征点的坐标，以及如何使用OpenCV函数在图像上可视化这些点。 通过这份教程，读者可以学习到如何将Dlib的预训练模型应用于实际项目，提升人脸识别和图像处理的能力。对于希望深入了解Python在计算机视觉领域的应用，特别是人脸特征点检测的人来说，这是一个实用且详尽的指南。