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                                图片人脸检测
#coding=utf-8
import cv2
import dlib
path = "img/meinv.png"
img = cv2.imread(path)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#人脸分类器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
# 获取人脸检测器
predictor = dlib.shape_predictor(
  "C:\\Python36\\Lib\\site-packages\\dlib-data\\shape_predictor_68_face_landmarks.dat"
)
dets = detector(gray, 1)
for face in dets:
  shape = predictor(img, face) # 寻找人脸的68个标定点
  # 遍历所有点,打印出其坐标,并圈出来
  for pt in shape.parts():
    pt_pos = (pt.x, pt.y)
    cv2.circle(img, pt_pos, 2, (0, 255, 0), 1)
  cv2.imshow("image", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
视频人脸检测
# coding=utf-8
import cv2
import dlib
detector = dlib.get_frontal_face_detector() #使用默认的人类识别器模型
def discern(img):
  gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
  dets = detector(gray, 1)
  for face in dets:
    left = face.left()
    top = face.top()
    right = face.right()
    bottom = face.bottom()
    cv2.rectangle(img, (left, top), (right, bottom), (0, 255, 0), 2)
    cv2.imshow("image", img)
cap = cv2.VideoCapture(0)
while (1):
  ret, img = cap.read()
  discern(img)
  if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
    break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
那么,OpenCV和Dlib的视频识别对比,有两个地方是不同的:
1.Dlib模型识别的准确率和效果要好于OpenCV;
2.Dlib识别的性能要比OpenCV差,使用视频测试的时候Dlib有明显的卡顿,但是OpenCV就好很多,基本看不出来;
以上就是python实现图片,视频人脸识别(dlib版)的详细内容,更多关于python 人脸识别的资料请关注其它相关文章!
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昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
更新日志
2025年11月04日
                                2025年11月04日
                    - 小骆驼-《草原狼2(蓝光CD)》[原抓WAV+CUE]
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 - 群星《欢迎来到我身边 电影原声专辑》[FLAC/分轨][480.9MB]
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 - 王思雨-《思念陪着鸿雁飞》WAV
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 - 卓依婷《化蝶》2CD[WAV+CUE][1.1G]
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 - 齐秦《穿乐(穿越)》[WAV+CUE]
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 - 邝美云《邝美云精装歌集》[DSF][1.6G]
 - 吕方《爱一回伤一回》[WAV+CUE][454M]