opencv学习：使用dlib进行人脸检测和特征点定位及完整代码实现

dlib库

是一个适用于C++和Python的第三方库。包含机器学习、计算机视觉和图像处理的工具包，被广泛的应用于机器人、嵌入式设备、移动电话和大型高性能计算环境。是开源许可用户免费使用。

opencv优缺点：

优点：可以在CPU上实时工作，简单的架构，可以检测不同比例的人脸。

缺点：会出现大量的把非人脸预测为人脸的情况，不适用于非正面人脸图像，不抗遮挡。

dlib优缺点：

优点：适用于正面和略微非正面的人脸，语法极简单，再小的遮挡下仍可工作，

缺点：不能检测小脸，因为它训练数据的最小人脸尺寸为80×80，较小尺寸的人脸数据需自己训练检测器，边界框通常排除前额的一部分甚至下巴的一部分，不适用于侧面和极端非正面，如俯视或仰视。

dlib库中的`get_frontal_face_detector()`函数和`shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")`算法是用于人脸检测和特征点定位的两个重要组件。

get_frontal_face_detector()函数：
- 这个函数是dlib库提供的一个用于人脸检测的工具。它基于 Histogram of Oriented Gradients（HOG）特征和级联分类器的方法来检测图像中的人脸。
- HOG特征是一种用于物体检测的图像描述符，它通过统计图像中局部区域的梯度方向来捕捉形状信息。这种方法对光照变化和几何形变具有一定的鲁棒性。
- 级联分类器由多个弱分类器组成，每个弱分类器都针对图像的不同特征进行训练。通过级联的方式，可以逐步排除非人脸区域，提高检测效率和准确性。
- 该函数能够在不同尺度的图像中检测出人脸，通过滑动窗口技术在多个尺度上重复检测步骤，确保算法能够捕捉到不同大小的人脸。
shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")算法：
- 这是一个人脸特征点定位算法，它基于深度学习的方法，使用了一个预训练的模型文件shape_predictor_68_face_landmarks.dat。这个模型能够识别人脸上的68个关键点，包括眼睛、鼻子、嘴巴等部位的位置。
- 该算法使用的是“回归树”的概念，通过建立一个级联的残差回归树（Gradient Boosting Decision Trees, GBDT）来使人脸形状从初始形状逐步回归到真实形状。每个GBDT的叶子节点上都存储着一个残差回归量，当输入落到一个节点上时，就将残差加到该输入上，起到回归的目的。
- 在训练时，使用标记有人脸特征点的图像来训练一个集成的回归树模型，这些回归树共同预测人脸特征点的位置。在测试时，无论给出怎样一幅图像，都通过这个模型来预测人脸特征点的位置。
- 该算法能够用于实时的人脸特征点检测，并且预测质量高，是一个高效且鲁棒的特征点定位方法。

代码步骤

导入必要的库：

使用import语句导入OpenCV、dlib和NumPy库。

使用cv2.imread()函数读取存储在本地的图像文件。

# 导入cv2模块，这是一个用于图像处理的库。
import cv2 
# 导入dlib库，这是一个包含多种机器学习算法的库，特别适用于实时的面部识别。
import dlib 
# 导入numpy库，这是一个用于数值计算的库。
import numpy as np 

# 使用cv2库的imread函数读取名为'renlian1.jpg'的图片文件。
img = cv2.imread('renlian1.jpg')

人脸检测：

使用dlib的get_frontal_face_detector()函数创建一个人脸检测器对象。

调用检测器对象的函数，传入图像和检测参数，获取图像中的人脸区域。

# 创建一个面部检测器对象，这里使用的是dlib库中的HOG（方向梯度直方图）特征检测器。
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
# 使用detector对象检测图片中的面部，参数0表示在不同尺度上进行检测，0表示不进行金字塔层次的上采样。
faces = detector(img, 0)

特征点预测：

使用dlib的shape_predictor函数和预训练的模型文件(shape_predictor_68_face_landmarks.dat)来创建一个特征点预测器对象。

# 创建一个面部特征点预测器对象，使用预先训练好的模型文件"shape_predictor_68_face_landmarks.dat"。
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")

对于检测到的每个人脸区域，使用预测器对象来预测面部特征点。

# 遍历检测到的每一个面部。
for face in faces:
    # 使用predictor对象预测面部的特征点。
    shape = predictor(img, face)
    # 将预测的特征点坐标转换为numpy数组。
    landmarks = np.array([[p.x, p.y] for p in shape.parts()])

绘制特征点：

遍历每个预测的特征点，使用cv2.circle()在图像上绘制圆形标记。

使用cv2.putText()在每个特征点旁边绘制该点的索引编号。

# 遍历每一个特征点。
    for idx, point in enumerate(landmarks):
        # 将特征点的坐标保存到pos变量中。
        pos = [point[0], point[1]]
        # 在特征点的位置绘制一个绿色的圆圈，半径为2，厚度为-1（填充圆）。
        cv2.circle(img, pos, 2, color=(0, 255, 0), thickness=-1)
        # 在特征点的位置上方绘制该点的索引编号，颜色为白色。
        cv2.putText(img, str(idx), pos, cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.4, (255, 255, 255), 1, cv2.LINE_AA)
# 显示标记了特征点的图片。
cv2.imshow('img', img)
# 等待按键，0表示无限等待直到有按键按下。
cv2.waitKey(0)

运行结果

完整代码

# 导入cv2模块，这是一个用于图像处理的库。
import cv2 
# 导入dlib库，这是一个包含多种机器学习算法的库，特别适用于实时的面部识别。
import dlib 
# 导入numpy库，这是一个用于数值计算的库。
import numpy as np 

# 使用cv2库的imread函数读取名为'renlian1.jpg'的图片文件。
img = cv2.imread('renlian1.jpg')
# 创建一个面部检测器对象，这里使用的是dlib库中的HOG（方向梯度直方图）特征检测器。
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
# 使用detector对象检测图片中的面部，参数0表示在不同尺度上进行检测，0表示不进行金字塔层次的上采样。
faces = detector(img, 0)
# 创建一个面部特征点预测器对象，使用预先训练好的模型文件"shape_predictor_68_face_landmarks.dat"。
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")
# 遍历检测到的每一个面部。
for face in faces:
    # 使用predictor对象预测面部的特征点。
    shape = predictor(img, face)
    # 将预测的特征点坐标转换为numpy数组。
    landmarks = np.array([[p.x, p.y] for p in shape.parts()])
    # 遍历每一个特征点。
    for idx, point in enumerate(landmarks):
        # 将特征点的坐标保存到pos变量中。
        pos = [point[0], point[1]]
        # 在特征点的位置绘制一个绿色的圆圈，半径为2，厚度为-1（填充圆）。
        cv2.circle(img, pos, 2, color=(0, 255, 0), thickness=-1)
        # 在特征点的位置上方绘制该点的索引编号，颜色为白色。
        cv2.putText(img, str(idx), pos, cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.4, (255, 255, 255), 1, cv2.LINE_AA)
# 显示标记了特征点的图片。
cv2.imshow('img', img)
# 等待按键，0表示无限等待直到有按键按下。
cv2.waitKey(0)
# 销毁所有由cv2创建的窗口。
cv2.destroyAllWindows()