Linux下python與C++使用dlib實現(xiàn)人臉檢測

更新時間：2018年06月29日 11:59:21 作者：Sun-Eve

這篇文章主要為大家詳細介紹了Linux下python與C++使用dlib實現(xiàn)人臉檢測，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們可以參考一下

python 與 C++ dlib人臉檢測結果對比，供大家參考，具體內(nèi)容如下

說明：

由于項目需求發(fā)現(xiàn)Linux下c++使用dlib進行人臉檢測和python使用dlib檢測，得到的結果出入比較大，于是寫了測試用例，發(fā)現(xiàn)影響結果的原因有但不限于：

1.dlib版本不同（影響不大，幾個像素的差別）
2.dlib 人臉檢測中detector()第二個參數(shù)的設置測試結果如下：

python

PDlib.py：

# -*- coding: utf-8 -*-

import sys
import cv2 
import dlib

from skimage import io
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
win = dlib.image_window()

for f in sys.argv[1:]: 
  img = io.imread(f)

  dets = detector(img,1) #使用detector進行人臉檢測

  for i, d in enumerate(dets):
    x = d.left()
    y = d.top()
    w = d.right()
    h = d.bottom()   
    cv2.rectangle(img, (x, y), (w, h), (0, 255, 0))
    print("({},{},{},{})".format( x, y, (w-x), (h-y)))

  win.set_image(img)
  io.imsave('./P_Dlib_test.jpg',img)

  #等待點擊
  dlib.hit_enter_to_continue()

C++

CDlib.cpp：

#include <dlib/image_processing/frontal_face_detector.h>
#include <dlib/opencv.h>
#include "opencv2/opencv.hpp"
#include <iostream>

using namespace dlib;
using namespace std;

cv::Rect Detect(cv::Mat im)
{
  cv::Rect R;
  frontal_face_detector detector = get_frontal_face_detector();
  array2d<bgr_pixel> img; 
  assign_image(img, cv_image<uchar>(im));
  std::vector<rectangle> dets = detector(img);//檢測人臉

  //查找最大臉
  if (dets.size() != 0)
  {
    int Max = 0;
    int area = 0;
    for (unsigned long t = 0; t < dets.size(); ++t)
    {      
      if (area < dets[t].width()*dets[t].height())
      {
        area = dets[t].width()*dets[t].height();
        Max = t;
      }
    }

    R.x = dets[Max].left();
    R.y = dets[Max].top();
    R.width = dets[Max].width();
    R.height = dets[Max].height();
    cout<<"("<<R.x<<","<<R.y<<","<<R.width<<","<<R.height<<")"<<endl;
  }
  return R;
}

int main(int argc, char** argv)
{
  if (argc != 2) {
    fprintf(stderr, "請輸入正確參數(shù)\n");
    return 1;
  }  
  string path = argv[1];
  try
  {    
    cv::Mat src, dec;
    src = cv::imread(path);
    src.copyTo(dec);
    cv::cvtColor(dec, dec, CV_BGR2GRAY);
    cv::Rect box;
    box = Detect(dec);
    cv::rectangle(src, box, cv::Scalar(0, 0, 255), 1, 1, 0);    
    cv::imshow("frame", src);
    cv::imwrite("./C_Dlib_test.jpg", src);
    cv::waitKey(0);//等待建入 
  }
  catch (exception& e)
  {
    cout << e.what() << endl;
  }
}

項目編譯及運行

python

運行腳本 python PDlib.py G:\DlibTest\data\bush.jpg

C++