python调用dlib检测人脸的68个特征点

1、opencv模块的安装，请参考下面的链接。dlib模块，请使用pip安装dlib==19.6.1。

2、用opencv读取图片数据：img = cv2.imdecode(np.fromfile( 'D:/我的图片/0.jpg', dtype=np.uint8),-1)

3、给出一个人脸检测器：detector = dlib.get_frontal_face_detector()用它来检测人脸，返回图中人脸的个数和坐标位置：faces = detector(img,1)if (len(faces) > 0): for k,d in enumerate(faces): print(k,d)看下面的图片，k只有0，说明只找到一个人脸，d是人脸的坐标。

4、在原图中，用蓝色框标出人脸。cv2.rectangle(img, (d.left(),d.top()), (d.right(),d.bottom()), (255,0,0))

5、再训练一个人脸特征点检测器：points = dlib.shape_predictor(r'D:\……\shape_predictor_68_face_landmarks.dat')这里需要提供绝对路径！而shape_predictor_68_face_landmarks.dat是一个训练好了的模型，可以在https://pan.baidu.com/s/1dFBYP89ON1V9eKBvG9UwDA下载，密码是hy7x。

6、用人脸特征点检测器来检测d范围内的特征点：pts = points(img,d)在图像中标注出这些特征点。

7、可以看到，68个特征点已经全部标注出来了，而且都限制在蓝色框内部。

8、给这些特征点加上标签：cv2.putText(img,str(i), (pts.part(i).x, pts.part(i).y), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.5, (255,0,255))

9、原图变成这样了。