dlib关键点检测论文

很多人都认为人脸识别是一项非常难以实现的工作，看到名字就害怕，然后心怀忐忑到网上一搜，看到网上N页的教程立马就放弃了。这些人里包括曾经的我自己。其实如果如果你不是非要深究其中的原理，只是要实现这一工作的话，人脸识别也没那么难。今天我们就来看看如何在40行代码以内简单地实现人脸识别。一点区分对于大部分人来说，区分人脸检测和人脸识别完全不是问题。但是网上有很多教程有无无意地把人脸检测说成是人脸识别，误导群众，造成一些人认为二者是相同的。其实，人脸检测解决的问题是确定一张图上有木有人脸，而人脸识别解决的问题是这个脸是谁的。可以说人脸检测是是人识别的前期工作。今天我们要做的是人脸识别。所用工具Anaconda 2——Python 2Dlibscikit-imageDlib对于今天要用到的主要工具，还是有必要多说几句的。Dlib是基于现代C++的一个跨平台通用的框架，作者非常勤奋，一直在保持更新。Dlib内容涵盖机器学习、图像处理、数值算法、数据压缩等等，涉猎甚广。更重要的是，Dlib的文档非常完善，例子非常丰富。就像很多库一样，Dlib也提供了Python的接口，安装非常简单，用pip只需要一句即可：pip install dlib上面需要用到的scikit-image同样只是需要这么一句：pip install scikit-image注：如果用pip install dlib安装失败的话，那安装起来就比较麻烦了。错误提示很详细，按照错误提示一步步走就行了。人脸识别之所以用Dlib来实现人脸识别，是因为它已经替我们做好了绝大部分的工作，我们只需要去调用就行了。Dlib里面有人脸检测器，有训练好的人脸关键点检测器，也有训练好的人脸识别模型。今天我们主要目的是实现，而不是深究原理。感兴趣的同学可以到官网查看源码以及实现的参考文献。今天的例子既然代码不超过40行，其实是没啥难度的。有难度的东西都在源码和论文里。首先先通过文件树看一下今天需要用到的东西：准备了六个候选人的图片放在candidate-faces文件夹中，然后需要识别的人脸图片。我们的工作就是要检测到中的人脸，然后判断她到底是候选人中的谁。另外的是我们的python脚本。shape_predi

Python打造停车场 全部数据代码下载 | 第11-12章notebook课件.txt | 第16-17章notebook课件.txt | 第2-7章notebook课件.txt | 第八章notebook课件.txt | 第二十一章：项目实战-疲劳检测.txt | 第二十章：卷积原理与操作.txt | 第九章：项目实战-信用卡数字识别.txt | 第十八章：Opencv的DNN模块.txt | 第十九章：项目实战-目标追踪.txt | 第十三章：案例实战-全景图像拼接.txt | 第十四章：项目实战-停车场车位识别.txt | 第十五章：项目实战-答题卡识别判卷.txt | 第十章：项目实战-文档扫描OCR识别.txt 1-1 课程简介.mp4 1-2 Python与Opencv的配置.mp4 1-3 Notebook与IDE环境配置.mp4 10-1 整体流程演示.mp4 10-2 文档轮廓提取.mp4 10-3 坐标变换计算.mp4 10-4 透视变换结果.mp4 10-5 tesseract-ocr安装配置.mp4 10-6 文档扫描识别结果.mp4 11-1 角点检测基本原理.mp4 11-2 基本数学原理.mp4 11-3 求解化简.mp4 11-4 特征归属划分.mp4 11-5 opencv角点检测.mp4 12-1 尺度空间定义.mp4 12-2 高斯差分金字塔.mp4 12-3 特征关键点定位.mp4 12-4 生成特征描述.mp4 12-5 特征向量生成.mp4 12-6 opencv中的sift函数.mp4 13-1 特征匹配方法.mp4 13-2 RANSAC算法.mp4 13-3 图像拼接方法.mp4 13-4 流程解读.mp4 14-1 任务整体流程.mp4 14-2 所需数据介绍.mp4 14-3 图像数据预处理.mp4 14-4 车位直线检测.mp4 14-5 按列划分区域.mp4 14-6 车位区域划分.mp4 14-7 识别模型构建.mp4 14-8 基于视频的车位检测.mp4 15-1 整体流程与效果概述.mp4 15-2 预处理操作.mp4 15-3 填涂轮廓检测.mp4 15-4 选项判断识别.mp4 16-1 背景消除-帧差法.mp4 16-2 混合高斯模型.mp4 16-3 学习步骤.mp4 16-4 背景建模实战.mp4 17-1 基本概念.mp4 17-2 Lucas-Kanade算法.mp4 17-3 推导求解.mp4 17-4 光流估计实战.mp4 18-1 DNN模块.mp4 18-2 模型加载与输出结果.mp4 19-1 目标追踪概述.mp4 19-2 多目标追踪实战.mp4 19-3 深度学习检测框架加载.mp4 19-4 基于dlib和ssd的追踪.mp4 19-5 多进程目标追踪.mp4 19-6 效率提升对比.mp4 2-1 计算机眼中的图像.mp4 2-2 视频的读取与处理.mp4 2-3 ROI区域.mp4 2-4 边界填充.mp4 2-5 数值计算.mp4 20-1 卷积网络的应用.mp4 20-2 卷积层解释.mp4 20-3 卷积计算过程.mp4 20-4 padding与 20-5 卷积参数共享.mp4 20-6 池化层原理.mp4 20-7 卷积效果演示.mp4 20-8 卷积操作流程.mp4 21-1 关键点定位概述.mp4 21-2 获取人脸关键点.mp4 21-3 定位效果演示.mp4 21-4 闭眼检测.mp4 21-5 检测效果.mp4 3-1 图像阈值.mp4 3-2 图像平滑处理.mp4 3-3 高斯与中值滤波.mp4 4-1 腐蚀操作.mp4 4-2 膨胀操作.mp4 4-3 开运算与闭运算.mp4 4-4 梯度计算.mp4 4-5 礼帽与黑帽.mp4 5-1 Sobel算子.mp4 5-2 梯度计算方法.mp4 5-3 scharr与Laplace算子.mp4 6-1 Canny边缘检测流程.mp4 6-2 非极大值抑制.mp4 6-3 边缘检测效果.mp4 7-1 图像金字塔定义.mp4 7-2 金字塔制作方法.mp4 7-3 轮廓检测方法.mp4 7-4 轮廓检测结果.mp4 7-5 轮廓特征与近似.mp4 7-6 模板匹配方法.mp4 7-7 匹配效果展示.mp4 8-1 直方图定义.mp4 8-2 均衡化原理.mp4 8-3 均衡化效果.mp4 8-4 傅里叶概述.mp4 8-5 频域变换结果.mp4 8-6 低通与高通滤波.mp4 9-1 总体流程与方法讲解.mp4 9-2 环境配置与预处理.mp4 9-3 模板处理方法.mp4 9-4 输入数据处理方法.mp4 9-5 模板匹配得出识别结果.mp4 第11-12章notebook课件.zip 第16-17章notebook课件.zip 第2-7章notebook课件.zip 第八章notebook课件.zip 第二十一章：人脸关键点定位.zip 第二十一章：项目实战-疲劳检测.zip 第二十章：卷积原理与操作.zip 第九章：项目实战-信用卡数字识别.zip 第十八章：Opencv的DNN模块.zip 第十九章：项目实战-目标追踪.zip 第十三章：案例实战-全景图像拼接.zip 第十四章：项目实战-停车场车位识别.zip 第十五章：项目实战-答题卡识别判卷.zip 第十章：项目实战-文档扫描OCR识别.zip 全部数据代码下载.zip

现在的人脸识别技术已经得到了非常广泛的应用，支付领域、身份验证、美颜相机里都有它的应用。用iPhone的同学们应该对下面的功能比较熟悉iPhone的照片中有一个“人物”的功能，能够将照片里的人脸识别出来并分类，背后的原理也是人脸识别技术。这篇文章主要介绍怎样用Python实现人脸检测。人脸检测是人脸识别的基础。人脸检测的目的是识别出照片里的人脸并定位面部特征点，人脸识别是在人脸检测的基础上进一步告诉你这个人是谁。好了，介绍就到这里。接下来，开始准备我们的环境。准备工作本文的人脸检测基于dlib，dlib依赖Boost和cmake，所以首先需要安装这些包，以Ubuntu为例：$ sudo apt-get install build-essential cmake$ sudo apt-get install libgtk-3-dev$ sudo apt-get install libboost-all-dev我们的程序中还用到numpy，opencv，所以也需要安装这些库：$ pip install numpy$ pip install scipy$ pip install opencv-python$ pip install dlib人脸检测基于事先训练好的模型数据，从这里可以下到模型数据下载到本地路径后解压，记下解压后的文件路径，程序中会用到。dlib的人脸特征点上面下载的模型数据是用来估计人脸上68个特征点(x, y)的坐标位置，这68个坐标点的位置如下图所示：我们的程序将包含两个步骤：第一步，在照片中检测人脸的区域第二部，在检测到的人脸区域中，进一步检测器官（眼睛、鼻子、嘴巴、下巴、眉毛）人脸检测代码我们先来定义几个工具函数：def rect_to_bb(rect): x = () y = () w = () - x h = () - y return (x, y, w, h)这个函数里的rect是dlib脸部区域检测的输出。这里将rect转换成一个序列，序列的内容是矩形区域的边界信息。def shape_to_np(shape, dtype="int"): coords = ((68, 2), dtype=dtype) for i in range(0, 68): coords[i] = ((i).x, (i).y) return coords这个函数里的shape是dlib脸部特征检测的输出，一个shape里包含了前面说到的脸部特征的68个点。这个函数将shape转换成Numpy array，为方便后续处理。def resize(image, width=1200): r = width * / [1] dim = (width, int([0] * r)) resized = (image, dim, interpolation=) return resized这个函数里的image就是我们要检测的图片。在人脸检测程序的最后，我们会显示检测的结果图片来验证，这里做resize是为了避免图片过大，超出屏幕范围。接下来，开始我们的主程序部分import sysimport numpy as npimport dlibimport cv2if len() < 2: print "Usage: %s " % [0] (1)image_file = [1]detector = ()predictor = ("")