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      Python3利用Dlib实现摄像头实时人脸检测和平铺显示示例

      时间:2023-12-17
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              1. 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。

                环境准备

                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

                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

                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

                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。

                示例说明

                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。

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