图片人脸检测
#coding=utf-8 import cv2 import dlib path = "img/meinv.png" img = cv2.imread(path) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #人脸分类器 detector = dlib.get_frontal_face_detector() # 获取人脸检测器 predictor = dlib.shape_predictor( "C:\\Python36\\Lib\\site-packages\\dlib-data\\shape_predictor_68_face_landmarks.dat" ) dets = detector(gray, 1) for face in dets: shape = predictor(img, face) # 寻找人脸的68个标定点 # 遍历所有点,打印出其坐标,并圈出来 for pt in shape.parts(): pt_pos = (pt.x, pt.y) cv2.circle(img, pt_pos, 2, (0, 255, 0), 1) cv2.imshow("image", img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
视频人脸检测
# coding=utf-8 import cv2 import dlib detector = dlib.get_frontal_face_detector() #使用默认的人类识别器模型 def discern(img): gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) dets = detector(gray, 1) for face in dets: left = face.left() top = face.top() right = face.right() bottom = face.bottom() cv2.rectangle(img, (left, top), (right, bottom), (0, 255, 0), 2) cv2.imshow("image", img) cap = cv2.VideoCapture(0) while (1): ret, img = cap.read() discern(img) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows()
那么,OpenCV和Dlib的视频识别对比,有两个地方是不同的:
1.Dlib模型识别的准确率和效果要好于OpenCV;
2.Dlib识别的性能要比OpenCV差,使用视频测试的时候Dlib有明显的卡顿,但是OpenCV就好很多,基本看不出来;
以上就是python实现图片,视频人脸识别(dlib版)的详细内容,更多关于python 人脸识别的资料请关注其它相关文章!
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《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
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2024年11月24日
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