三微授渔|Python超级教程，使用Python进行检测面部特征
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今天 ， 我们将学习如何使用图像来检测面部并提取诸如眼睛 ， 鼻子 ， 嘴巴等面部特征 。 作为捕捉面部的预处理步骤 ， 我们可以做很多令人难以置信的事情 ， 例如捕捉面部用于标记照片中的人物（手动或通过机器学习） ， 创建效果以“增强”我们的图像（类似于Snapchat等应用中的图像） ， 对面部进行情感分析等等 。
在过去 ， 我已经介绍了如何使用OpenCV检测图像中的形状 ， 但是今天 ， 我们将通过引入DLib并从图像中提取面部特征将其提升到一个新的水平 。 Dlib是一个高级的机器学习库 ， 旨在解决复杂的实际问题 。 该库是使用C ++编程语言创建的 ， 并且可与C / C ++ ， Python和Java一起使用 。 值得注意的是 ， 本教程可能需要对OpenCV库有一些前提的了解 ， 例如如何处理图像 ， 打开相机 ， 图像处理以及一些小技巧 。
1、它是如何工作的
【三微授渔|Python超级教程，使用Python进行检测面部特征】我们的脸部有几个可以识别的特征 ， 例如我们的眼睛 ， 嘴巴 ， 鼻子等 。 当我们使用DLib算法检测这些特征时 ， 实际上会得到围绕每个特征的点的地图 。 该地图由67个点（称为地标点）组成 ， 可以标识以下特征：
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颚点= 0–16
右眉点= 17–21
左眉点= 22–26
鼻点= 27–35
右眼点= 36–41
左眼点= 42–47
口角= 48–60
嘴唇分数= 61–67
现在 ， 我们对计划如何提取特征有所了解 ， 让我们开始编码 。
2、安装要求
像往常一样 ， 本文将提供带有代码的示例 ， 我将逐步指导你实现面部特征识别的完整示例 。 但是在开始之前 ， 你需要启动一个新的Python项目并安装3个不同的库：OpenCV的Python；dlib 。 如果你像我一样使用pipenv ， 则可以使用以下命令安装所有它们：
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如果你使用的是Mac和某些版本的Linux ， 则在安装dlib时可能会遇到一些问题 ， 如果在安装过程中遇到编译错误 ， 请确保检查使用的CMake库版本 。 在Mac中 ， 确保你有可用的CMake ， 并且可以使用正确的版本运行：
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对于其他操作系统 ， 请在线检查以获得特定支持 。
步骤1：载入并显示图片
我们将从小处着手并以代码为基础 ， 直到有一个可以正常工作的示例为止 。 通常 ， 我喜欢使用绘图来渲染图像 ， 但是由于我们在稍后的文章中准备了一些很酷的东西 ， 因此我们将做一些不同的事情 ， 并且我们将创建一个窗口来展示我们的工作结果 。 让我们跳入代码
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很简单 ， 对吧？我们只是加载了具有未读图像 ， 然后告诉OpenCV以Winname显示图像 ， 这将打开窗口并为其命名 。 之后 ， 我们需要暂停执行 ， 因为脚本停止时窗口将被破坏 ， 因此我们使用cv2.waitKey保持窗口直到按下某个键 ， 然后销毁窗口并退出脚本 。 如果你使用该代码并将一个名为face.jpg的图像添加到代码目录中 ， 则应获得如下内容：
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步骤2：人脸识别
到目前为止 ， 除了将图像呈现到窗口中之外 ， 我们还没有做其他任何事情 ， 这很无聊 ， 但是现在我们将开始对好东西进行编码 ， 并且我们将从识别图像中有脸的位置开始 。 为此 ， 我们将使用Dlib函数get_frontal_face_detector() ， 非常直观 。 需要注意的是 ， 此功能仅适用于灰度图像 ， 因此我们必须首先使用OpenCV进行此操作 。
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