huuluongngokim
New member
Phát hiện ## Python 68 điểm đối mặt với điểm phát hiện mang tính bước ngoặt
[Hình ảnh của một khuôn mặt với 68 điểm được đánh dấu trên đó]
Phát hiện bước ngoặt là một kỹ thuật thị giác máy tính xác định các điểm chính trên khuôn mặt, chẳng hạn như mắt, mũi và miệng.Thông tin này có thể được sử dụng cho một loạt các mục đích, chẳng hạn như nhận dạng khuôn mặt, phát hiện cảm xúc và ước tính tư thế.
Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách thực hiện phát hiện mốc khuôn mặt bằng Python.Chúng tôi sẽ sử dụng thư viện [dlib] (GitHub - davisking/dlib: A toolkit for making real world machine learning and data analysis applications in C++), cung cấp một số mô hình được đào tạo trước để phát hiện khuôn mặt và phát hiện bước ngoặt.
### 1. Bắt đầu
Để bắt đầu, bạn sẽ cần cài đặt các phụ thuộc sau:
* Python 3.6 trở lên
* [dlib] (GitHub - davisking/dlib: A toolkit for making real world machine learning and data analysis applications in C++)
* [OpenCV] (Home)
Khi bạn đã cài đặt các phụ thuộc, bạn có thể tạo một dự án Python mới và nhập các thư viện cần thiết.
`` `Python
Nhập DLIB
Nhập CV2
`` `
### 2. Phát hiện khuôn mặt
Bước đầu tiên là phát hiện các khuôn mặt trong một hình ảnh.Chúng ta có thể làm điều này bằng cách sử dụng hàm `dlib.get_frontal_face_detector ()`.Hàm này trả về một [dự đoán hình dạng dlib] (https://github.com/davisking/dlib/b...tor/shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2).
`` `Python
face_detector = dlib.get_frontal_face_detector ()
`` `
Để phát hiện các khuôn mặt trong một hình ảnh, chúng ta có thể sử dụng hàm `dlib.detect_faces ()`.Hàm này lấy một hình ảnh làm đầu vào và trả về một danh sách các đối tượng `dlib.rectangle`, đại diện cho các hộp giới hạn của các khuôn mặt trong hình ảnh.
`` `Python
khuôn mặt = face_detector (hình ảnh)
`` `
### 3. Phát hiện các mốc khuôn mặt
Khi chúng tôi đã phát hiện các khuôn mặt trong một hình ảnh, chúng tôi có thể sử dụng chức năng `dlib.shape_predictor ()` để tìm 68 mốc khuôn mặt trên mỗi khuôn mặt.Hàm này lấy một đối tượng `dlib.rectangle` làm đầu vào và trả về một danh sách các đối tượng` dlib.point`, đại diện cho tọa độ của các mốc khuôn mặt.
`` `Python
mốc = dlib.shape_predictor (dự đoán) .predict (hình ảnh, mặt [0])
`` `
68 mốc khuôn mặt được sắp xếp theo một thứ tự cụ thể, như thể hiện trong sơ đồ sau:
[Hình ảnh của 68 mốc khuôn mặt]
### 4. Hình dung các mốc khuôn mặt
Chúng ta có thể hình dung các mốc khuôn mặt trên một hình ảnh bằng hàm `cv2.DrawContours ()`.Hàm này có một hình ảnh, một danh sách các điểm và màu làm đầu vào và vẽ các điểm trên hình ảnh.
`` `Python
CV2.DrawContours (hình ảnh, mốc, -1, (0, 255, 0), 2)
`` `
Hình ảnh sau đây cho thấy kết quả phát hiện và hình dung các mốc khuôn mặt trên một hình ảnh:
[Hình ảnh của một hình ảnh với các mốc khuôn mặt được hình dung]
### 5. Kết luận
Trong hướng dẫn này, chúng tôi đã chỉ cho bạn cách thực hiện phát hiện mốc khuôn mặt bằng Python.Chúng tôi đã sử dụng thư viện [dlib] (GitHub - davisking/dlib: A toolkit for making real world machine learning and data analysis applications in C++), cung cấp một số mô hình được đào tạo trước để phát hiện khuôn mặt và phát hiện bước ngoặt.
Dưới đây là 5 hashtag mà bạn có thể sử dụng cho bài viết này:
* #Python
* #phát hiện mặt đất
* #dlib
* #tầm nhìn máy tính
* #Học kĩ càng
=======================================
Detection ## Python 68 Points Face Landmark Detection
[Image of a face with 68 points marked on it]
Face landmark detection is a computer vision technique that identifies the key points on a face, such as the eyes, nose, and mouth. This information can be used for a variety of purposes, such as facial recognition, emotion detection, and pose estimation.
In this tutorial, we will show you how to perform face landmark detection using Python. We will use the [dlib](https://github.com/davisking/dlib) library, which provides a number of pre-trained models for face detection and landmark detection.
### 1. Getting Started
To get started, you will need to install the following dependencies:
* Python 3.6 or higher
* [dlib](https://github.com/davisking/dlib)
* [OpenCV](https://opencv.org/)
Once you have installed the dependencies, you can create a new Python project and import the necessary libraries.
```python
import dlib
import cv2
```
### 2. Detecting Faces
The first step is to detect the faces in an image. We can do this using the `dlib.get_frontal_face_detector()` function. This function returns a [Dlib shape predictor](https://github.com/davisking/dlib/blob/master/dlib/shape_predictor/shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2), which can be used to find the 68 facial landmarks on a face.
```python
face_detector = dlib.get_frontal_face_detector()
```
To detect faces in an image, we can use the `dlib.detect_faces()` function. This function takes an image as input and returns a list of `dlib.rectangle` objects, which represent the bounding boxes of the faces in the image.
```python
faces = face_detector(image)
```
### 3. Detecting Facial Landmarks
Once we have detected the faces in an image, we can use the `dlib.shape_predictor()` function to find the 68 facial landmarks on each face. This function takes a `dlib.rectangle` object as input and returns a list of `dlib.point` objects, which represent the coordinates of the facial landmarks.
```python
landmarks = dlib.shape_predictor(predictor).predict(image, faces[0])
```
The 68 facial landmarks are arranged in a specific order, as shown in the following diagram:
[Image of the 68 facial landmarks]
### 4. Visualizing the Facial Landmarks
We can visualize the facial landmarks on an image using the `cv2.drawContours()` function. This function takes an image, a list of points, and a color as input and draws the points on the image.
```python
cv2.drawContours(image, landmarks, -1, (0, 255, 0), 2)
```
The following image shows the results of detecting and visualizing the facial landmarks on an image:
[Image of an image with the facial landmarks visualized]
### 5. Conclusion
In this tutorial, we showed you how to perform face landmark detection using Python. We used the [dlib](https://github.com/davisking/dlib) library, which provides a number of pre-trained models for face detection and landmark detection.
Here are 5 hashtags that you can use for this article:
* #Python
* #face-landmark-detection
* #dlib
* #computer-vision
* #deep-learning
[Hình ảnh của một khuôn mặt với 68 điểm được đánh dấu trên đó]
Phát hiện bước ngoặt là một kỹ thuật thị giác máy tính xác định các điểm chính trên khuôn mặt, chẳng hạn như mắt, mũi và miệng.Thông tin này có thể được sử dụng cho một loạt các mục đích, chẳng hạn như nhận dạng khuôn mặt, phát hiện cảm xúc và ước tính tư thế.
Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách thực hiện phát hiện mốc khuôn mặt bằng Python.Chúng tôi sẽ sử dụng thư viện [dlib] (GitHub - davisking/dlib: A toolkit for making real world machine learning and data analysis applications in C++), cung cấp một số mô hình được đào tạo trước để phát hiện khuôn mặt và phát hiện bước ngoặt.
### 1. Bắt đầu
Để bắt đầu, bạn sẽ cần cài đặt các phụ thuộc sau:
* Python 3.6 trở lên
* [dlib] (GitHub - davisking/dlib: A toolkit for making real world machine learning and data analysis applications in C++)
* [OpenCV] (Home)
Khi bạn đã cài đặt các phụ thuộc, bạn có thể tạo một dự án Python mới và nhập các thư viện cần thiết.
`` `Python
Nhập DLIB
Nhập CV2
`` `
### 2. Phát hiện khuôn mặt
Bước đầu tiên là phát hiện các khuôn mặt trong một hình ảnh.Chúng ta có thể làm điều này bằng cách sử dụng hàm `dlib.get_frontal_face_detector ()`.Hàm này trả về một [dự đoán hình dạng dlib] (https://github.com/davisking/dlib/b...tor/shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2).
`` `Python
face_detector = dlib.get_frontal_face_detector ()
`` `
Để phát hiện các khuôn mặt trong một hình ảnh, chúng ta có thể sử dụng hàm `dlib.detect_faces ()`.Hàm này lấy một hình ảnh làm đầu vào và trả về một danh sách các đối tượng `dlib.rectangle`, đại diện cho các hộp giới hạn của các khuôn mặt trong hình ảnh.
`` `Python
khuôn mặt = face_detector (hình ảnh)
`` `
### 3. Phát hiện các mốc khuôn mặt
Khi chúng tôi đã phát hiện các khuôn mặt trong một hình ảnh, chúng tôi có thể sử dụng chức năng `dlib.shape_predictor ()` để tìm 68 mốc khuôn mặt trên mỗi khuôn mặt.Hàm này lấy một đối tượng `dlib.rectangle` làm đầu vào và trả về một danh sách các đối tượng` dlib.point`, đại diện cho tọa độ của các mốc khuôn mặt.
`` `Python
mốc = dlib.shape_predictor (dự đoán) .predict (hình ảnh, mặt [0])
`` `
68 mốc khuôn mặt được sắp xếp theo một thứ tự cụ thể, như thể hiện trong sơ đồ sau:
[Hình ảnh của 68 mốc khuôn mặt]
### 4. Hình dung các mốc khuôn mặt
Chúng ta có thể hình dung các mốc khuôn mặt trên một hình ảnh bằng hàm `cv2.DrawContours ()`.Hàm này có một hình ảnh, một danh sách các điểm và màu làm đầu vào và vẽ các điểm trên hình ảnh.
`` `Python
CV2.DrawContours (hình ảnh, mốc, -1, (0, 255, 0), 2)
`` `
Hình ảnh sau đây cho thấy kết quả phát hiện và hình dung các mốc khuôn mặt trên một hình ảnh:
[Hình ảnh của một hình ảnh với các mốc khuôn mặt được hình dung]
### 5. Kết luận
Trong hướng dẫn này, chúng tôi đã chỉ cho bạn cách thực hiện phát hiện mốc khuôn mặt bằng Python.Chúng tôi đã sử dụng thư viện [dlib] (GitHub - davisking/dlib: A toolkit for making real world machine learning and data analysis applications in C++), cung cấp một số mô hình được đào tạo trước để phát hiện khuôn mặt và phát hiện bước ngoặt.
Dưới đây là 5 hashtag mà bạn có thể sử dụng cho bài viết này:
* #Python
* #phát hiện mặt đất
* #dlib
* #tầm nhìn máy tính
* #Học kĩ càng
=======================================
Detection ## Python 68 Points Face Landmark Detection
[Image of a face with 68 points marked on it]
Face landmark detection is a computer vision technique that identifies the key points on a face, such as the eyes, nose, and mouth. This information can be used for a variety of purposes, such as facial recognition, emotion detection, and pose estimation.
In this tutorial, we will show you how to perform face landmark detection using Python. We will use the [dlib](https://github.com/davisking/dlib) library, which provides a number of pre-trained models for face detection and landmark detection.
### 1. Getting Started
To get started, you will need to install the following dependencies:
* Python 3.6 or higher
* [dlib](https://github.com/davisking/dlib)
* [OpenCV](https://opencv.org/)
Once you have installed the dependencies, you can create a new Python project and import the necessary libraries.
```python
import dlib
import cv2
```
### 2. Detecting Faces
The first step is to detect the faces in an image. We can do this using the `dlib.get_frontal_face_detector()` function. This function returns a [Dlib shape predictor](https://github.com/davisking/dlib/blob/master/dlib/shape_predictor/shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2), which can be used to find the 68 facial landmarks on a face.
```python
face_detector = dlib.get_frontal_face_detector()
```
To detect faces in an image, we can use the `dlib.detect_faces()` function. This function takes an image as input and returns a list of `dlib.rectangle` objects, which represent the bounding boxes of the faces in the image.
```python
faces = face_detector(image)
```
### 3. Detecting Facial Landmarks
Once we have detected the faces in an image, we can use the `dlib.shape_predictor()` function to find the 68 facial landmarks on each face. This function takes a `dlib.rectangle` object as input and returns a list of `dlib.point` objects, which represent the coordinates of the facial landmarks.
```python
landmarks = dlib.shape_predictor(predictor).predict(image, faces[0])
```
The 68 facial landmarks are arranged in a specific order, as shown in the following diagram:
[Image of the 68 facial landmarks]
### 4. Visualizing the Facial Landmarks
We can visualize the facial landmarks on an image using the `cv2.drawContours()` function. This function takes an image, a list of points, and a color as input and draws the points on the image.
```python
cv2.drawContours(image, landmarks, -1, (0, 255, 0), 2)
```
The following image shows the results of detecting and visualizing the facial landmarks on an image:
[Image of an image with the facial landmarks visualized]
### 5. Conclusion
In this tutorial, we showed you how to perform face landmark detection using Python. We used the [dlib](https://github.com/davisking/dlib) library, which provides a number of pre-trained models for face detection and landmark detection.
Here are 5 hashtags that you can use for this article:
* #Python
* #face-landmark-detection
* #dlib
* #computer-vision
* #deep-learning
