人脸特征点提取与加强技术-蒲公英云

人脸特征点提取与加强技术

随着计算机视觉技术的不断发展，人脸特征点提取已经成为了许多实际应用领域的必要步骤。本文介绍了一种人脸特征点提取和加强的方法，该方法基于深度学习技术，可以实现对人脸关键点的有效提取和增强。

一、人脸特征点提取

在人脸特征点提取方面，本文采用了一种基于卷积神经网络的方法，该方法对输入的图像进行卷积和池化操作，然后利用全连接层将卷积结果映射到具体的人脸特征点坐标上。

#导入必要的库
import cv2
import dlib
import numpy as np
import math
#读取图片
img=cv2.imread("face.jpg")
#创建人脸检测器和关键点检测器  
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")
#人脸检测
faces = detector(img, 1)
for face in faces:
    #关键点检测
    landmarks = predictor(img, face)
    #分析面部特征的点坐标
    for n in range(0, 68):
        x = landmarks.part(n).x
        y = landmarks.part(n).y
        cv2.circle(img, (x, y), 1, (0, 0, 255), -1)
#显示图片
cv2.imshow("Output", img)
cv2.waitKey(0)