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前言

人脸识别的第一步，人脸检测。本文章主要写运用dlib的人脸检测器，检测人脸，并绘制出人脸框，其中包括dlib库的安装和具体方法代码。

一、dlib库的安装

这个dlib库的安装烦人的很，老是安装报错。好像是什么环境问题，永远安装不到你的py中。搞不懂，这里用的是离线安装方法。（亲测成功）

首先，dlib的需要先安装cmake和boost。直接安装哈

pip install cmake
pip install boost

然后直接上连接。百度云连接：

链接：https://pan.baidu.com/s/1xMo4jFp0ybo192mg5nArlw 
提取码：ncxc

下载你对应python版本的dlib。（cp36，cp37，cp38就是对应的你的py3.6，3.7，3.8）

我这里用的是conda，所以在Anaconda Prompt中激活我的python环境。

最后，将你的下载的文件拖入pip install 中

如下操作：

它会自动打印出来后缀。回车即可，就此安装成功。

二、使用步骤

1.引入库

环境：python3.8+opencv-python4.7.0.72

import cv2
import dlib
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

2.显示图片函数

代码如下（示例）：

def show_image(image,title):
    img_RGB = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2RGB)
    plt.title(title)
    plt.imshow(img_RGB)
    plt.axis("off")

显示代码，需要理解的就是在opencv中是BGR显示的，我们需要转换一下，转成RGB，这样不至于你输出的时候变得蓝蓝的。

3.方法

在这之前，我们可以捋一下思路。我们要做的事情很简单，就是识别到一张图片的人脸，然后用一个矩形框圈住人脸，最后显示出来即可。

本次需要识别的图像如下：

（1）那么怎么才能识别到人脸呢？

本次我们使用的是dlib库的方法，也就是要调用dlib库中的人脸检测器。

dlib.get_frontal_face_detector()

调用后，我们可以获得到人脸的坐标位置，那么接下来就很简单了，根据坐标绘制出矩形框，最后显示输出即可。

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（2）绘制出人脸框，绘制代码如下：

cv2.rectangle(image,(face.left(),face.top()),(face.right(),face.bottom()),(255,0,0),2)

这里需要了解的是，face.left()，...，..，那些的含义？

绘制矩形框我们需要两个坐标，上坐标和下坐标，得到这两个坐标即可绘制出。

face.left（）左，top（）上。

face.right（）右bottom（）下。

就是左上角，和右下角的意思。可以参考我上次的文章

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（3）最后就是创建画布，显示图片了

    plt.figure(figsize=(9,6))
    plt.suptitle("face detection with dlib",fontsize=14,fontweight="bold")

三、代码

代码如下：

import cv2
import dlib
import matplotlib.pyplot as plt

# 2 方法：显示图片
def show_image(image,title):
    img_RGB = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2RGB)
    plt.title(title)
    plt.imshow(img_RGB)
    plt.axis("off")

# 3 绘制人脸矩形
def plot_rectangle(image,faces):
    for face in faces:
        cv2.rectangle(image,(face.left(),face.top()),(face.right(),face.bottom()),(255,0,0),2)
    return image

def main():
    # 4 读取图片
    img = cv2.imread("face.jpeg")

    # 5 灰度
    gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 6 调用dlib库中的检测器
    detector = dlib.get_frontal_face_detector()
    dets_result = detector(gray,1) # 1: 将图片放大一倍

    # 7 绘制框
    img_result = plot_rectangle(img.copy(),dets_result)

    # 8 创建画布
    plt.figure(figsize=(9,6))
    plt.suptitle("face detection with dlib",fontsize=14,fontweight="bold")

    # 9 显示最终结果
    show_image(img_result,"face detection")
    plt.show()
if __name__ == '__main__':
    main()

结果如下：

总结

以上就是今天要讲的内容。总体来说很简单。