Python3 Dlib 19.7 实现人脸68特征点精准定位与OpenCV可视化

本篇文章介绍了如何使用Python 3结合Dlib 19.7库实现人脸68个特征点的标定，以及利用OpenCV进行图像处理的技术。首先，开发环境包括Python 3.6.3、Dlib 19.7版本、以及OpenCV和NumPy库。Dlib中的"shape_predictor_68_face_landmarks.dat"模型被用于进行68点特征点的检测和定位。 设计流程主要包括两个关键步骤：1) 68点标定，通过调用Dlib的face_landmark_detection.py demo进行人脸检测，并应用shape_predictor进行特征点预测；2) 图像处理，利用OpenCV的cv2.circle()函数在人脸图像上绘制68个特征点，cv2.putText()函数则用于添加编号标记。具体步骤如下： 1. 使用dlib的frontal_face_detector检测人脸，并利用shape_predictor确定每个脸部的68个特征点。 2. 将这些点的坐标存储起来，为后续的绘图操作做准备。 3. 通过cv2.circle()函数，根据预设的坐标在图像上绘制出一个个圆形，代表每个特征点。 4. 使用cv2.putText()函数，在每个特征点旁边显示对应的数字，如1到68，帮助用户识别各个特征点的位置。 源代码部分展示了如何导入必要的库，加载预测器，读取图像，转换为灰度图像，并最终在图像上执行特征点的检测和标注。通过这个教程，读者可以学习到如何将Dlib的深度学习模型与OpenCV结合起来，实现一个基础的人脸特征点分析工具。 总结来说，本文的重点在于使用Dlib的深度学习技术进行人脸检测，结合OpenCV进行图形渲染，以可视化的方式呈现人脸的68个关键特征点，这对于人脸分析、表情识别或者计算机视觉应用具有实际价值。