1、環境安裝

Windows： 舊版本安裝pip install xxx.whl。以下是whl文件地址： ? Python Package Index

? 最新版本安裝：不要嫌麻煩，先裝上visual studio2015 (C++模塊)。

? 具體的記不清了，裝上cmake和boost，然后pip install dlib。

Ubuntu： sudo apt-get install build-essential cmake

? sudo apt-get install libgtk-3-dev

? sudo apt-get install libboost-all-dev

? pip install dlib

? 安裝過程慢，耐心等。

2、程序

? 注：程序中使用了python-opencv、dlib，使用前請配置好環境。 ? 程序中已有注釋。

-*- coding: utf-8 -*-

import sys

import dlib

import cv2

detector = dlib.get_frontal_face_detector() #獲取人臉分類器

# 傳入的命令行參數

for f in sys.argv[1:]:

# opencv 讀取圖片，并顯示

img = cv2.imread(f, cv2.IMREAD_COLOR)

# 摘自官方文檔：

# image is a numpy ndarray containing either an 8bit grayscale or RGB image.

# opencv讀入的圖片默認是bgr格式，我們需要將其轉換為rgb格式；都是numpy的ndarray類。

b, g, r = cv2.split(img) # 分離三個顏色通道

img2 = cv2.merge([r, g, b]) # 融合三個顏色通道生成新圖片

dets = detector(img, 1) #使用detector進行人臉檢測 dets為返回的結果

print("Number of faces detected: {}".format(len(dets))) # 打印識別到的人臉個數

# enumerate是一個Python的內置方法，用于遍歷索引

# index是序號；face是dets中取出的dlib.rectangle類的對象，包含了人臉的區域等信息

# left()、top()、right()、bottom()都是dlib.rectangle類的方法，對應矩形四條邊的位置

for index, face in enumerate(dets):

print('face {}; left {}; top {}; right {}; bottom {}'.format(index,face.left(), face.top(), face.right(), face.bottom()))

# 在圖片中標注人臉，并顯示

left = face.left()

top = face.top()

right = face.right()

bottom = face.bottom()

cv2.rectangle(img, (left, top), (right, bottom), (0, 255, 0), 3)

cv2.namedWindow(f, cv2.WINDOW_AUTOSIZE)

cv2.imshow(f, img)

# 等待按鍵，隨后退出，銷毀窗口

k = cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

總結

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