dlib和opencv的区别,使用OpenCV进行人脸识别的好处

opencv库 2023-12-30 21:45 147 墨鱼

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dlib和opencv的区别,使用OpenCV进行人脸识别的好处

inst/include/dlib/any/any_function.h:Copyright(C)2011DavisE.King(davis@dlib.net)inst/include/dlib/any/any_function_abstract.h:Copyright(C)2011DavisEPythonFaceRecognition，比较dlibandopencv，dlibhashighaccuracy。当检测图片时， dlib耗时更长，更准确。它可以准确定位人脸的68个点。但是，当图片中同时有多个人脸时，它会变得很慢。如果只有一个面，建议使用lib以确保准确性。

opencv×14c++×7build×2camera×2cmake×2GUI×2highgui×2vtk×2windres.exe×23d×1AXIS×1backend×1basler×1calibration×1cmake-gui×1这只是意味着Dlib模型能够比Haar模型检测到更多的面孔，但是Dlib较小的边界框降低了它们的AP_75和其他数字。第二个原因是dlib无法检测小脸，这进一步减少了数量。因此，OpenCV和Dl

Dlib库之所以在业界流行，很大程度上是因为它的HOG-SVM人脸检测比OpenCVHaar更好。近年来，OpenCV和Dlib都有版本Dlib81。Dlib81是在Dlib68的基础上改进的，增加了额头上的识别点。。表面上，在鼻桥区域识别的点也将比Dlib68稍微准确一些。 defDib81Detector(dst_img):dst_p

人脸检测是计算机视觉最典型的应用之一。早期的OpenCV徽标是Haar人脸检测的示意图。很多人的第一个OpenCV学习目标都是通过Haarcascade人脸检测来进行。Dlib库之所以在业界流行，很大程度上是因为dlib的人脸特征点上下载的模型数据用来估计68个特征点的坐标位置(x,y)。这68个坐标点的位置如下图所示：我们的程序将包含两个步骤：第一步是检测照片中的人脸区域。步骤是检测照片中的面部区域。

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