视频人脸检测——Dlib版（六）

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视频人脸检测——Dlib版（六）
OpenCV添加中文（五）
图片人脸检测——Dlib版（四）
视频人脸检测——OpenCV版（三）
图片人脸检测——OpenCV版（二）
OpenCV环境搭建（一）
更多更新，欢迎访问我的github：https://github.com/vipstone/faceai

前言

Dlib的人脸识别要比OpenCV精准很多，一个是模型方面的差距，在一方面和OpenCV的定位有关系，OpenCV是一个综合性的视觉处理库，既然这么精准，那就一起赶快来看吧。

视频人脸检测是图片识别的高级版本，图片检测详情点击查看我的上一篇《图片人脸检测——Dlib版（四）》

除了人脸识别用的是Dlib外，还是用OpenCV读取摄像头和处理图片（转为灰色），所以给出相关的文档，方便理解。

效果预览

这里写图片描述

技术实现

有了OpenCV的视频人脸检测，Dlib也大致相同除了视频识别器模型的声明和使用不同，具体的细节请参考，视频人脸检测——OpenCV版（三）那篇已经讲的很细致了，在这就不具体叙述了。

完整的代码如下：

# coding=utf-8
import cv2
import dlibdetector = 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'):breakcap.release()
cv2.destroyAllWindows()