python-opencv 人脸68点特征点检测
不是很难，主要还是掉包，来看一下代码啊：
python
# coding: utf-8
# 导包
import numpy as np
import dlib
import cv2
class face_emotion(object):
def __init__(self):
# 人脸检测器对象，通过它拿到人脸矩形框坐标
self.detector = dlib.get_frontal_face_detector()
# 加载预训练模型，创建 人脸关键点检测器 对象
self.predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")
# 创建 cv2 视频捕捉对象 or 摄像头对象
# 将视频流从默认的摄像头(设备索引0)读取到内存中
# 0 是设备索引号，可以替换为其他设备 1、2。。。
# ls /dev/video* 查看设备号
self.cap = cv2.VideoCapture(0)
def feature_point_detection(self):
# 循环读取视频帧 or 图像
if True:
# 读入 1 帧视频
# flag：一个布尔值，指示是否成功读取到了视频帧
# img：一个 numpy 数组，存储了图像的像素值，(0-255)
# flag, img = self.cap.read()
# 读入 1 张图像
img = cv2.imread("image/beauty.png")
# 取灰度
# gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
# 使用人脸检测器检测人脸，返回 faces 矩形框坐标数据
faces = self.detector(img, 0)
print(faces)
# exit()
# 如果检测到人脸
if faces:
# 对每张人脸都标出 68 个特征点
# for i in range(len(faces)):
for k, d in enumerate(faces):
shape = self.predictor(img, d)
print(shape)
# 用圆圈标识每个特征点，(shape.part(i).x, shape.part(i).y) 每个特征点的坐标
for i in range(68):
index = str(i)
cv2.putText(
img,
index,
(shape.part(i).x, shape.part(i).y), # 左下角
cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
0.4, # 0.4：表示文本的缩放因子，可以调整文本的大小
(255, 0, 0)
)
# 窗口显示
cv2.imshow("img", img)
# cv2.waitKey(1) 监听键盘输入，0xFF == 27 键盘 ESC 键值 27
if cv2.waitKey(0) & 0xFF == 27:
cv2.destroyAllWindows()
# 释放摄像头
# self.cap.release()
# 删除建立的窗口
if __name__ == "__main__":
my_face = face_emotion()
my_face.feature_point_detection()运行结果如下：
