下面是详细的“Python3利用Dlib实现摄像头实时人脸检测和平铺显示示例”的完整攻略。
在开始之前,我们需要准备一个Python3的环境,并安装以下三个库:opencv-python、numpy和dlib。
可以使用以下命令来安装:
pip install opencv-python
pip install numpy
pip install dlib
代码实现主要分为两个部分:摄像头实时人脸检测和平铺显示。
摄像头实时人脸检测部分主要使用dlib库中的人脸检测器来实现。以下是代码示例:
import cv2
import dlib
# 加载人脸检测器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
# 读取一帧图像
ret, frame = cap.read()
# 将图像转为灰度图
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 人脸检测
faces = detector(gray)
# 遍历检测到的人脸
for face in faces:
# 绘制矩形框
left = face.left()
top = face.top()
right = face.right()
bottom = face.bottom()
cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 0, 255), 2)
# 显示视频帧
cv2.imshow('video', frame)
# 按Q键退出
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
# 释放摄像头资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
以上代码会打开摄像头,实时检测摄像头中的人脸,并将检测到的人脸用矩形框标记出来。按Q键可以退出程序。
平铺显示部分主要使用opencv-python中的图像处理函数来实现。以下是代码示例:
import cv2
import dlib
import math
# 加载人脸检测器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
# 读取一帧图像
ret, frame = cap.read()
# 将图像转为灰度图
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 人脸检测
faces = detector(gray)
# 计算每行和每列应该显示的人脸数
total_faces = len(faces)
row_faces = int(math.sqrt(total_faces))
col_faces = math.ceil(total_faces / row_faces)
# 创建一个空白的画布
canvas = np.zeros((row_faces*face_height, col_faces*face_width, 3), dtype=np.uint8)
# 遍历检测到的人脸
for i, face in enumerate(faces):
# 将人脸矩形框中的图像取出来,并调整大小
left = face.left()
top = face.top()
right = face.right()
bottom = face.bottom()
face_img = frame[top:bottom, left:right]
face_img = cv2.resize(face_img, (face_width, face_height))
# 将人脸图像放到画布上
row_index = i // col_faces
col_index = i % col_faces
canvas[row_index*face_height:(row_index+1)*face_height, col_index*face_width:(col_index+1)*face_width] = face_img
# 显示画布
cv2.imshow('video', canvas)
# 按Q键退出
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
# 释放摄像头资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
以上代码会打开摄像头,实时检测摄像头中的人脸,并将检测到的人脸平铺显示在一个画布上。按Q键可以退出程序。
以上是整个示例的完整代码,我们可以通过修改参数来进行调整,比如调整人脸矩形框的颜色和粗细、调整平铺显示的人脸的大小等等。
例如,我们可以将人脸矩形框的颜色修改为红色,粗细修改为4:
cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 0, 255), 4)
再例如,我们可以将平铺显示的人脸大小调整为60x60:
face_width = 60
face_height = 60
通过不断的调整参数和改进代码,我们可以实现更加高效和精确的人脸检测和显示。