python中的dlib使用的简单介绍

python中的dlib使用的简单介绍

dlib是一个C++库，提供了各种机器学习算法和图像处理的功能，特别是人脸检测和人脸识别，在工业界和学术界都有广泛应用。而在Python中，我们可以使用dlib的Python接口来方便地使用这些功能。本文将介绍dlib的基本用法和示例。

1. 安装dlib

首先需要安装dlib。如果你使用的是Anaconda，可以直接通过以下命令安装：

  conda install -c conda-forge dlib
  

如果你使用的是pip，可以通过以下命令安装：

  pip install dlib
  

2. 人脸检测

dlib提供了一个简单的人脸检测器，可以在图片中检测到人脸的位置，并返回一个矩形来表示人脸的位置。以下是一个使用人脸检测的示例：

  import dlib
  import cv2
  
  detector = dlib.get_frontal_face_detector()  # 实例化人脸检测器
  
  img = cv2.imread('test.jpg')  # 读取测试图片
  
  # 识别人脸位置并画框
  faces = detector(img, 1)  # 1指的是对图片进行上采样，可以提高检测率
  for face in faces:
      x1 = face.left()
      y1 = face.top()
      x2 = face.right()
      y2 = face.bottom()
      cv2.rectangle(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)
  
  cv2.imshow('result', img)  # 显示结果
  cv2.waitKey(0)
  cv2.destroyAllWindows()
  

3. 特征提取

dlib提供了一个人脸关键点检测器，可以在检测到人脸的基础上，进一步提取出脸部的68个关键点，包括眼睛、鼻子、嘴巴等。以下是一个使用关键点检测进行特征提取的示例：

  import dlib
  import cv2
  
  detector = dlib.get_frontal_face_detector()  # 实例化人脸检测器
  predictor = dlib.shape_predictor('shape_predictor_68_face_landmarks.dat')  # 载入训练好的人脸关键点检测器
  
  img = cv2.imread('test.jpg')  # 读取测试图片
  
  # 识别人脸位置
  faces = detector(img, 1)
  for face in faces:
      shape = predictor(img, face)  # 识别关键点
  
      # 提取关键点坐标
      landmarks = []
      for i in range(68):
          landmarks.append((shape.part(i).x, shape.part(i).y))
          cv2.circle(img, landmarks[-1], 2, (0, 255, 0), -1)
  
  cv2.imshow('result', img)  # 显示结果
  cv2.waitKey(0)
  cv2.destroyAllWindows()
  

4. 人脸识别

dlib提供了一个人脸识别器，可以基于人脸特征进行人脸识别。以下是一个使用人脸识别的示例：

  import dlib
  import numpy as np
  
  # 载入训练好的人脸识别器
  recognizer = dlib.face_recognition_model_v1('dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat')
  
  # 获取人脸128维向量
  def face_encodings(img, locations):
      return [np.array(recognizer.compute_face_descriptor(img, predictor(img, face_rect))) for face_rect in locations]
  
  # 训练样本并存入数据库
  def train(img_paths, names):
      face_db = {}
      for i, path in enumerate(img_paths):
          name = names[i]
  
          img = cv2.imread(path)  # 读取图片
          locations = detector(img, 1)  # 检测人脸
          encodings = face_encodings(img, locations)  # 提取特征
  
          if len(encodings) > 1:  # 如果有多张人脸，只取其中一个
              encodings = [encodings[0]]
  
          if name in face_db:
              face_db[name].append(encodings[0])
          else:
              face_db[name] = encodings
  
      with open('face_db.npy', 'wb') as f:
          np.save(f, face_db)
  
  # 从数据库中加载人脸样本
  def load():
      with open('face_db.npy', 'rb') as f:
          return np.load(f, allow_pickle=True).item()
  
  # 进行人脸识别
  def recognize(img):
      face_db = load()
  
      locations = detector(img, 1)  # 检测人脸
      encodings = face_encodings(img, locations)  # 提取特征
  
      result = []
      for encoding in encodings:
          matches = {}
          for name in face_db:
              for i, db_encoding in enumerate(face_db[name]):
                  distance = np.sqrt(((encoding - db_encoding) ** 2).sum())  # 计算距离
                  if distance < 0.5:
                      matches[name] = matches.get(name, 0) + 1 / (distance + 1)
  
          if len(matches) > 0:
              name = max(matches, key=lambda x: matches[x])  # 找到距离最近的人脸
              result.append((name, matches[name]))
  
      return result
  

总结

本文介绍了dlib在Python中的基本用法和示例，包括人脸检测、关键点检测和人脸识别。使用dlib可以方便地进行人脸相关任务的开发，同时也可以为机器学习和图像处理爱好者提供参考。