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低分：Dlib人脸68个关键点检测

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简介：
本项目采用Dlib库实现对图像中人脸68个关键点的精准定位，适用于面部识别、表情分析等领域研究。 Dlib模块的68个人脸关键点检测包括：下巴从0到17，右眉毛从17到22，左眉毛从22到27，鼻子从27到36，右眼从36到42，左眼从42到48，嘴巴轮廓从48到61，以及嘴巴从61到68。

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  • 低分：Dlib人脸68个关键点检测
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    本项目采用Dlib库实现对图像中人脸68个关键点的精准定位，适用于面部识别、表情分析等领域研究。 Dlib模块的68个人脸关键点检测包括：下巴从0到17，右眉毛从17到22，左眉毛从22到27，鼻子从27到36，右眼从36到42，左眼从42到48，嘴巴轮廓从48到61，以及嘴巴从61到68。
     
  • dlib的人脸及关键点检测
    优质
    dlib库提供高效的人脸及关键点检测功能，适用于多种应用场景，如面部识别、表情分析等。其算法精准可靠，易于集成到各类软件项目中。 在dlib实例基础上实现了人脸检测，并将人脸框图像本地保存；批量读取文件并保存人脸关键点至txt文件以及标签至其他文件。
     
  • dlib人脸特征识别68个关键点的训练数据
    优质
    本项目提供用于训练Dlib库中的人脸68个关键点检测模型的数据集，包含大量标注面部特征点的图像。 dlib-人脸识别68个特征点的训练数据提供了一种下载方式，主要是方便自己找东西。需要的各位如果网速允许，也可以直接在官网下载，官网地址为http://dlib.net/files/。
     
  • Dlib人脸关键点检测器 | 人脸检测与跟踪管理
    优质
    Dlib人脸关键点检测器是一款强大的工具，用于精确定位面部特征点，并支持高效的人脸检测与跟踪管理。 该功能允许在 Texture2D、WebCamTexture 和图像字节数组中检测正面人脸及其特征点（包括68个关键点、17个关键点和6个关键点）。此外，您可以通过调整相关数据文件来自定义对象的检测。 ObjectDetector 是基于经典的定向梯度直方图 (HOG) 特征结合线性分类器，并利用图像金字塔与滑动窗口技术实现。除了内置的人脸检测功能外，用户还可以训练自己的检测模型以适应特定需求。 ShapePredictor 的设计源自一篇关于 dlib 库应用的论文（《One Millisecond Face Alignment with an Ensemble of Regression Trees》，Vahid Kazemi 和 Josephine Sullivan，CVPR 2014）。利用 dlib 提供的机器学习工具，用户不仅可以训练自己的模型，还可以定制用于人脸关键点识别的数据集。
     
  • 用于人脸68个关键点检测的Landmark模型库(shape_predictor_68_face_landmarks.dat)
    优质
    简介：Shape Predictor 68 Face Landmarks模型库是一个专为人脸识别设计的数据文件，能够精准定位面部68个关键点，广泛应用于图像处理和计算机视觉领域。 Landmark人脸68个关键点检测dat模型库（shape_predictor_68_face_landmarks.dat）。
     
  • Landmark人脸关键点检测68点dat模型库+demo
    优质
    本项目提供Landmark人脸关键点检测的68点dat模型库及演示程序（demo），支持精准定位面部特征点，便于开发人员进行二次应用开发。 Landmark人脸68个关键点检测dat模型库 ```python #coding:utf-8 从视频中识别人脸，并实时标出面部特征点 import dlib # 人脸识别的库dlib import numpy as np # 数据处理的库numpy import cv2 # 图像处理的库OpenCv class face_emotion(): def __init__(self): # 使用特征提取器get_frontal_face_detector self.detector = dlib.get_frontal_face_detector() # dlib的68点模型，使用作者训练好的特征预测器 self.predictor = dlib.shape_predictor(D:/shape_predictor_68_face_landmarks.dat) # 创建cv2摄像头对象，这里使用电脑自带摄像头，如果接了外部摄像头，则自动切换到外部摄像头 self.cap = cv2.VideoCapture(0) # 设置视频参数，propId设置的视频参数，value设置的参数值 self.cap.set(3, 480) ```
     
  • 106个人脸关键点检测 MXNet.zip
    优质
    本项目提供了一个使用MXNet框架的人脸关键点检测模型，能够精确定位和识别单张人脸图像中多达106个关键点的位置。 基于RetinaFace人脸识别的106个人脸关键点识别模型，可以直接运行。
     
  • 利用dlib进行68个人脸特征点识别
    优质
    本项目采用开源库dlib实现精准的人脸特征定位，能够检测并标记人脸上的68个关键点，为面部表情分析和人脸识别提供强有力的技术支持。 使用的是dlib18.18版本，主要是为了获取人脸的68个特征点。这个库是32位的，并且是由我自己生成的，用的是vs2015编译器。无需对任何东西进行修改，下载后即可运行。
     
  • 人脸检测、人脸关键点检测及口罩检测.zip
    优质
    本项目提供了一套全面的人脸识别解决方案，包括人脸检测、精准的关键点定位以及是否佩戴口罩的判断功能。适用于多种场景的安全与隐私保护需求。 要运行RetinaFace进行同时的人脸检测、关键点定位及口罩检测，请遵循以下步骤： 1. 对于Linux用户，在rcnn/cython/setup.py文件的第121行添加注释（Windows用户可以跳过这一步）。 2. 进入cython目录并执行命令 `python setup.py build_ext --inplace` 以完成必要的设置。 3. 最后，运行测试脚本 `python test.py`。如果遇到缺少mxnet等库的情况，请使用pip自行安装所需依赖项。 请确保所有必需的软件包都已正确安装，并根据提示进行相应的操作调整。
     
  • shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2：dlib官方的68个标记点人脸识别模型
    优质
    这是一款由dlib官方提供的预训练模型，用于检测面部的68个关键点，广泛应用于人脸对齐、表情识别等领域。 68个标记点的dlib官方人脸识别模型用于构建dlib的特征提取器（predictor）。详情请参阅我的博客文章。