《计算机视觉》—— 基于dlib库的人检检测

文章目录

一、dlib库的安装
- [1. 通过PyCharm的Settings安装](#1. 通过PyCharm的Settings安装)
- [2. 通过Anaconda安装（适用于Windows等操作系统）](#2. 通过Anaconda安装（适用于Windows等操作系统）)
- [3. 通过命令行安装](#3. 通过命令行安装)
- 4.懒人安装
二、基于dlib库的人检测
- 1.对图像进行人脸检测
- 2.打开电脑摄像头，检测人脸

一、dlib库的安装

在PyCharm中，dlib库是一个强大的工具，尤其适用于机器学习和计算机视觉任务，如人脸识别等。以下是在PyCharm中安装和使用dlib库的详细指南：

1. 通过PyCharm的Settings安装

打开PyCharm，并创建一个新的项目或打开现有项目。
在菜单栏中选择"File"->"Settings"。
在弹出的窗口中，选择"Project Interpreter"选项卡。
点击右上角的加号按钮，搜索并安装dlib库。

2. 通过Anaconda安装（适用于Windows等操作系统）

下载并安装Anaconda（https://www.anaconda.com/products/individual）。
创建一个虚拟环境：conda create -n virenv（其中virenv是虚拟环境名）。
激活虚拟环境：conda activate virenv。
在虚拟环境中安装dlib：conda install -c conda-forge dlib。
安装完成后，在PyCharm中配置该虚拟环境的Python解释器。

3. 通过命令行安装

打开PyCharm的终端窗口，或使用系统的命令行工具。
输入命令pip install dlib进行安装。
注意：在安装dlib之前，可能需要先安装CMake和Boost库。这些依赖库的安装方法因操作系统而异，可以参考dlib官方文档中的安装指南（http://dlib.net/compile.html）。

4.懒人安装

以下链接中提供了几种适应python版本的dlib库的.whl文件
- 链接: https://pan.baidu.com/s/1s9spngkaTdl1IN4xFcYOEQ?
- 提取码: 18qa
下载与你python版本一致的.whl文件，并保存在一个文件夹下，进入这个文件夹下，在文件路径框内输入cmd，回车进入当前文件夹的终端
输入 pip install + dlib库的.whl文件，回车即可安装
- 如下图：

二、基于dlib库的人检测

1.对图像进行人脸检测

以下代码中，我们将使用dlib库的人脸检测器来检测图像中的人脸，并在检测到的人脸周围绘制矩形框。

完整代码：

python 复制代码

import cv2      # 导入opencv库
import dlib     # 导入dlib库

# get frontal face_detector()生成人脸检测器
# 使用HOG算法、线性分类器、金字塔图像结构和滑动窗口检测等技术。
# 比opencv提供的harr级联分类器效果更好

detector = dlib.get_frontal_face_detector()  # 构造脸部位置检测器H0G
image = cv2.imread('face.png')      # 读取图片

# faces = detector(image,n)使用人脸检测器返回检测到的人脸框
# 参数：
#   image：待检测的可能含有人脸的图像。
#   n：表示采用上采样的次数。上采样会让图像变大，能够检测到更多人脸对象，提高小人脸的检测效果
#       通常建议将此参数设置为 0 或1。较大的值会增加检测的准确性，但会降低处理速度。
# 返回值:
#       faces：返回检测图像中的所有人脸框。

faces = detector(image, 1)    
for face in faces:  # 对每个人脸框进行逐个处理(提取坐标)
    # 获取人脸框的坐标
    x1 = face.left()    # (x1,y1)人脸框的左上角坐标
    y1 = face.top()
    x2 = face.right()   # (x2,y2)人脸框的右下角坐标
    y2 = face.bottom()
    # 绘制人脸框
    cv2.rectangle(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)

# 显示捕获到的各个人脸框
cv2.imshow('result', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

结果如下：

可以将自己含有人脸的图片传入代码中，进行人脸检测，这种基于dlib库的人脸检测方法简单有效，可以准确的将人脸检测出来

2.打开电脑摄像头，检测人脸

下面是通过打开电脑的摄像头，进行检测是否有人脸，有人脸则用矩形框框出

完整代码：

python 复制代码

import cv2
import dlib

detector = dlib.get_frontal_face_detector()  # 构造脸部位置检测器H0G

cap = cv2.VideoCapture(0)   # 0-->打开电脑摄像头, 1-->打开电脑外接的摄像头

if not cap.isOpened():      # 判断摄像头是否正常打开
    print("Cannot open camera")
    exit()

while True:     # 若正常打开摄像头则对摄像头拍摄的每一帧画面进行循环处理
    ret, image = cap.read()  # 如果正确读取一帧图像，ret为True, image-->读取的画面
    image = cv2.flip(image, 1)      # 图片翻转，水平翻转(镜像)
    # 如果没有正确读取到图像，则退出循环
    if not ret:
        print("不能读取摄像头")
        break
    # 人脸检测
    faces = detector(image, 0)
    for face in faces:  # 对每个人脸框进行逐个处理(提取坐标)
        # 获取人脸框的坐标
        x1 = face.left()
        y1 = face.top()
        x2 = face.right()
        y2 = face.bottom()
        # 绘制人脸框
        cv2.rectangle(image, (x1, y1), (x2, y2), (0., 255, 0), 2)

    # 显示捕获到的各个人脸框
    cv2.imshow('result', image)
    # 检查是否按下ESC键(ASCII码27)，如果按下则退出循环
    if cv2.waitKey(10) == 27:
        break
# 释放摄像头资源
cap.release()
# 关闭所有OpenCV创建的窗口
cv2.destroyAllWindows()