dlib人脸识别
1、dlib安装
代码的编写在jupyter notebook中来完成
jupyter notebook是一个工具
pip install jupyter ------------>安装使用
如何启动：
命令行输入：jupyter notebook
前提，环境变量配置成功
dlib安装-------------> pip install dlib
dlib有不同的版本，最新版本（19.17.0），经过测试，dll包不完备，所以上次我在使用时，出了一点问题,随着时间的推移，修复
建议大家安装之前的版本（19.8.1）
pip install dlib==19.8.1
2、dlib人脸识别
cv2和dlib异同
都可以识别人脸
cv2级联方式识别人脸，启用算法时，人脸特征数据：haar
dlib底层使用的是深度神经网络
所以dlib识别准确率，要比opencv（cv2）高
pip install opencv-python
我们就可以在代码中，导包了
dlib调用相应方法，识别人脸
face_detector = dlib.get_frontal_face_detector()
调用：
人脸坐标数据
faces = face_detector(image,1)
绘制：
for face in faces:
left = face.left()
top = face.top()
right = face.right()
bottom = face.bottom()
cv2.rectangle(jin,pt1 = (left,top),pt2 = (right,bottom),color = [0,0,255],thickness = 2)
3、dlib多张人脸的识别
jupyter执行代码 Ctrl + Enter
多张人脸和单张人脸识别的代码完全一样的
4、dlib可以识别视频中的人脸
视频操作，首先读取视频
cv2工具---------> opencv------->计算机视觉
演示，视频每一张图片，进行显示
cv2.waitKey(10) -------->毫秒，快进感觉
视频中人脸可以检测，但是播放速度变慢，为什么？？？
因为人脸识别，算法应用，大量计算，计算时，花时间的
5、dlib可以标记人脸的关键点（轮廓点）
1、识别人脸
2、轮廓识别人脸关键点
人脸68个关键点：嘴巴，鼻子，眼睛，眉毛，轮廓
shape = dlib.shape_predictor('./shape_predictor_68_face_landmarks.dat')
facemarks = shape(jin,face)
for mark in facemarks.parts():
x = mark.x
y = mark.y
cv2.circle(jin,center = (x,y),radius = 2,color = [0,255,0],thickness = 2)