首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何从dlib 68 x- y坐标测量面部标志中两点之间的距离

dlib是一个流行的机器学习库,用于人脸检测和面部标志识别。它提供了一个面部标志检测器,可以检测人脸上的关键点,如眼睛、鼻子、嘴巴等。

要从dlib 68个x-y坐标测量面部标志中两点之间的距离,可以使用欧氏距离公式。欧氏距离是计算两个点之间的直线距离的方法。

首先,根据dlib返回的68个面部标志的x和y坐标,可以将这些坐标存储在一个数组或列表中。然后,选择要测量距离的两个点,假设这两个点的索引分别为i和j。

接下来,使用欧氏距离公式计算这两个点之间的距离:

距离 = sqrt((x[j] - x[i])^2 + (y[j] - y[i])^2)

其中,x[i]和y[i]分别表示第i个点的x和y坐标,x[j]和y[j]分别表示第j个点的x和y坐标。

这样就可以得到两点之间的距离。请注意,这个距离是以像素为单位的。

对于面部标志的应用场景,它可以用于人脸识别、表情识别、姿势估计等领域。在人脸识别中,面部标志可以帮助识别不同的人脸特征,从而进行人脸匹配和身份验证。在表情识别中,面部标志可以帮助捕捉面部表情的细微变化,从而识别不同的表情。在姿势估计中,面部标志可以帮助估计头部的姿势和方向。

腾讯云提供了人脸识别和人脸核身等相关产品,可以与dlib结合使用。您可以访问腾讯云人脸识别产品的介绍页面,了解更多相关信息:腾讯云人脸识别产品介绍

希望以上回答能够满足您的需求,如果还有其他问题,请随时提问。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

基于OpenCV实时睡意检测系统

dlib库内部预训练面部界标检测器用于估计映射到面部面部结构68-(x,y坐标的位置[2]。...这些68-(x,y坐标表示脸部重要区域,例如嘴巴,左眉,右眉,左眼,右眼,鼻子和下巴。...坐标表示,该坐标眼睛左上角开始(就像您在看那个人一样),然后围绕该区域其余部分顺时针旋转[3]。...使用这个概念,我们计算了嘴长宽比: 用68-(x,y坐标表示人脸 正如我们看到,嘴由一组20-(x,y坐标表示。...因此,我们已使用坐标62、64、66和68来计算两者之间距离,方法与EAR计算相同。 结果 在人员困倦或打哈欠时发出警报 另外,为了保留证据,我们保存了让人昏昏欲睡框架。

78430

使用Python+OpenCV+dlib为人脸生成口罩

在全球有传染病之前,面部识别系统通过对检测到不同面部特征进行比较测量来验证两幅图像的人脸。当一个人鼻子、嘴和脸颊上戴上口罩,大大减少了通常用来识别他/她身份信息。...在人脸关键点下,利用形状预测方法对人脸上重要面部结构进行检测是非常必要面部标志点检测包括两个步骤: 定位图像检测到的人脸。...我们正在使用dlib包含预训练人脸关键点探测器,这是Kazemi和Sullivan(2014)用回归树集合论文实现1毫秒人脸对齐算法,其中估计了映射到人脸结构68个(x,y坐标的位置。...我们可以使用下图显示68坐标或点索引: ?...我们将通过连接附录A定义标志点来定义口罩形状。例如,为了形成宽覆盖和覆盖口罩,我们将用29点标志坐标连接(绘制)下颚线[0,16]标志点。

1.8K11
  • 教你快速使用OpenCVPythondlib进行眨眼检测识别!

    用OpenCV,Python和dlib进行眼睛眨眼检测 我们眨眼检测实验分为四个部分: 第一步,我们将讨论眼睛纵横比以及如何用它来确定一个人是否在给定视频帧闪烁。...第二步,我们将编写Python,OpenCV和dlib代码来执行面部标志检测和检测视频流眨眼。 第三步,基于代码,我们将应用我们方法来检测示例摄像头流眨眼以及视频文件。...每只眼睛由6个(x,y坐标表示,眼睛左角开始,然后围绕该区域其余部分顺时针显示: 基于这个描述,我们应该抓住重点:这些坐标的宽度和高度之间有一个关系。...这个方程分子是计算垂直眼睛标志之间距离,而分母是计算水平眼睛标志之间距离,因为只有一组水平点,但是有两组垂直点,所以进行加权分母。 为什么这个方程如此有趣?...接下来,我们将定义eye_aspect_ratio函数: 这个函数接受单一参数,即给定眼睛面部标志(x,y坐标

    3.4K100

    手把手:用OpenCV亲手给小扎、Musk等科技大佬们做一张“平均脸”(附Python代码)

    步骤一:面部特征检测 首先,我们需要使用dlib库在每张面部图像上建立68面部基准点。...安装dlib步骤较为复杂,如果你无法成功安装dlib,可以跳过该步,使用文摘菌为大家准备面部基准点示例文档(即为faces文档txt文件)。...面部特征检测案例 步骤二:坐标转换 我们手头面部图像尺寸很可能是不一样,同时面部也很可能处于图像不同位置,所以我们需要标准化面部特征,并把它们放到同一参考坐标系下。...在原始图像68面部基准点中,左眼外眼角和右眼外眼角分别在基准点36和45。因此我们可以利用这两个点计算图像相似变换矩阵(旋转、变换和缩放),将输入坐标系统点进行转换为输出坐标系统。...如果我们知道两张输入图像如何一一对应,那我们很容易就能将两张图像完美对齐。然而我们并没有这些信息。我们只知道这些输入图像68个对应点位置。

    1.5K70

    很吓人技术,200行Python代码做一个换脸程序

    1.使用 dlib 提取面部标记 该脚本使用 dlib Python 绑定来提取面部标记(landmark landmark主要是把人脸那些关键点定位好,就可以大概确定人脸角度偏移等信息,以便接下来的人脸对准之类操作...x,y坐标。...2.用 Procrustes 分析调整脸部 现在我们已经有了两个标记矩阵,每行有一组坐标对应一个特定面部特征(如第30行坐标对应于鼻头)。...3.校正第二张图像颜色 如果我们试图直接覆盖面部特征,很快会看到这个问题: ? 这个问题是两幅图像之间不同肤色和光线造成了覆盖区域边缘不连续。...如果太小,第一个图像面部特征将显示在第二个图像。过大,内核之外区域像素被覆盖,并发生变色。这里内核用了一个0.6 *瞳孔距离

    74300

    如何用 OpenCV、Python 和深度学习实现面部识别?

    Face ID 兴起带动了一波面部识别技术热潮。本文将介绍如何使用 OpenCV、Python 和深度学习在图像和视频实现面部识别,以基于深度识别的面部嵌入,实时执行且达到高准确度。 ?...而在这里,网络输出并不是单一标签(也不是图像坐标或边界盒),而是输出一个表示特征向量实数。...接下来,基本思路就是调整神经网络权重,使得两张Will Ferrell测量结果尽量接近,而Chad Smith测量结果远离。...有了这个数据集,我们可以: 为数据集中每张图像建立128维嵌入; 利用这些嵌入,图像和视频识别每个角色面部。...compare_faces函数内部会计算待判别图像嵌入和数据集中所有面部嵌入之间欧几里得距离。 如果距离位于容许范围内(容许范围越小,面部识别系统就越严格),则返回True,表明面部吻合。

    85040

    如何用OpenCV、Python和深度学习实现面部识别?

    Face ID 兴起带动了一波面部识别技术热潮。本文将介绍如何使用 OpenCV、Python 和深度学习在图像和视频实现面部识别,以基于深度识别的面部嵌入,实时执行且达到高准确度。 ?...而在这里,网络输出并不是单一标签(也不是图像坐标或边界盒),而是输出一个表示特征向量实数。...接下来,基本思路就是调整神经网络权重,使得两张Will Ferrell测量结果尽量接近,而Chad Smith测量结果远离。...有了这个数据集,我们可以: 为数据集中每张图像建立128维嵌入; 利用这些嵌入,图像和视频识别每个角色面部。...compare_faces函数内部会计算待判别图像嵌入和数据集中所有面部嵌入之间欧几里得距离。 如果距离位于容许范围内(容许范围越小,面部识别系统就越严格),则返回True,表明面部吻合。

    1.8K80

    小 200 行 Python 代码做了一个换脸程序

    简介 在这篇文章我将介绍如何写一个简短(200行) Python 脚本,来自动地将一幅图片脸替换为另一幅图片脸。 这个过程分四步: 检测脸部标记。...1.使用 dlib 提取面部标记 该脚本使用 dlib Python 绑定来提取面部标记: Dlib 实现了 Vahid Kazemi 和 Josephine Sullivan 《使用回归树一毫秒脸部对准...x,y坐标。...2.用 Procrustes 分析调整脸部 现在我们已经有了两个标记矩阵,每行有一组坐标对应一个特定面部特征(如第30行坐标对应于鼻头)。...如果我们试图直接覆盖面部特征,很快会看到这个问题: 这个问题是两幅图像之间不同肤色和光线造成了覆盖区域边缘不连续。

    1.2K70

    【干货】通过OpenFace来理解人脸识别

    关于使用三元嵌入一个很酷事情是表示是,嵌入是在单位超球面上测量,在这个单位超球面上使用欧几里得距离来确定哪些图像靠得更近,哪些距离更远。...很明显,负图像表示距离正图像表示和锚图像表示比较远,而后两个表示之间距离更近。这非常重要,因为这样可以将聚类算法用于相似性检测。...在仿射变换中使用68面部标记用于特征检测,并且测量这些点之间距离并与在平均人脸图像中找到点相比较。...在这个步骤,在神经网络上进行单次前向传播以获得用于预测128维表示(面部特征)。然后将这些低维面部表示用于分类或聚类。...如果你想学习如何使用我们面部识别算法,请查看我们制作 celebrity classifier方法。

    4.5K50

    关于OpenCV for Python入门-dlib实现人脸检测

    dlib库采用68点位置标志人脸重要部位,比如18-22点标志右眉毛,23-27点标志左眉毛,37-42点标志左眼,43-48点标志右眼,32-36点标志鼻子,49-68标志嘴巴,这其中还可以识别嘴唇。...# windows 通过whl文件安装dlib # dlib在python3.7版本下兼容性有问题,即使安装了 Visual Studio 也还是无法安装dlib # 因此网上下载了dlib for..._68_face_landmarks.dat,在检测出人脸同时,检测出人脸上68个关键点 predictor=dlib.shape_predictor(r'C:\Python\Pycharm\docxprocess...() # 使用训练好模型shape_predictor_68_face_landmarks.dat,在检测出人脸同时,检测出人脸上68个关键点 predictor=dlib.shape_predictor...10, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2) # 标记人脸68

    48820

    如何用200行Python代码换张脸

    在这篇文章我将介绍如何写一个简短(200行) Python 脚本,来自动地将一幅图片脸替换为另一幅图片脸。 ? ? 这个过程分四步: 检测脸部标记。...调整第二张图片色彩平衡,以适配第一张图片。 把第二张图像特性混合在第一张图像。 1 使用dlib提取面部标记 ? 该脚本使用 dlib Python 绑定来提取面部标记: ?...x,y坐标。...现在我们已经有了两个标记矩阵,每行有一组坐标对应一个特定面部特征(如第30行坐标对应于鼻头)。我们现在要解决如何旋转、翻译和缩放第一个向量,使它们尽可能适配第二个向量点。...如果太小,第一个图像面部特征将显示在第二个图像。过大,内核之外区域像素被覆盖,并发生变色。这里内核用了一个0.6 *瞳孔距离。 4 把第二张图像特征混合在第一张图像 ?

    65920

    用Python 代码实现简单图片人像识别换脸

    链接:http://codebay.cn/post/8232.html 在这篇文章我将介绍如何写一个简短(200行) Python 脚本,来自动地将一幅图片脸替换为另一幅图片脸。...1.使用 dlib 提取面部标记 该脚本使用 dlib Python 绑定来提取面部标记: Dlib 实现了 Vahid Kazemi 和 Josephine Sullivan 《使用回归树一毫秒脸部对准...x,y坐标。...2.用 Procrustes 分析调整脸部 现在我们已经有了两个标记矩阵,每行有一组坐标对应一个特定面部特征(如第30行坐标对应于鼻头)。...如果我们试图直接覆盖面部特征,很快会看到这个问题: 这个问题是两幅图像之间不同肤色和光线造成了覆盖区域边缘不连续。

    4.8K110

    Python+Dlib+Opencv实现人脸采集并表情判别功能代码

    68点模型 dlib68点模型,使用网络上大神训练好特征预测器,用来进行python代码人脸识别的特征预测。...三、Python实现人脸识别&表情判别 """ 视屏识别人脸,并实时标出面部特征点 """ import sys import dlib # 人脸识别的库dlib import numpy as np...self.detector = dlib.get_frontal_face_detector() # dlib68点模型,使用作者训练好特征预测器 self.predictor = dlib.shape_predictor...= 0): # 对每个人脸都标出68个特征点 for i in range(len(faces)): # enumerate方法同时返回数据对象索引和数据,k为索引,d为faces对象 for k...点数据坐标 shape = self.predictor(im_rd, d) # 圆圈显示每个特征点 for i in range(68): cv2.circle(im_rd, (shape.part

    2K20

    使用OpenCV,Python和深度学习进行人脸识别

    使用OpenCV,Python和深度学习进行人脸识别 我们首先简要讨论基于深度学习面部识别是如何工作,包括“深度度量学习”概念。 然后,我会教你安装执行人脸识别所需库。...它并不试图输出单个标签(甚至不输出图像对象坐标或边界框),而是输出一个实值特征向量。 对于dlib人脸识别网络,输出特征向量是用于量化人脸128维(即,128个实值列表)。...安装不支持GPUdlib 如果没有GPU,则可以使用pip 安装 dlib: $ workon# optional $ pip install dlib 或者你可以源代码编译: $ workon <...在内部, compare_faces 函数计算候选嵌入和我们数据集中所有人脸欧几里得距离: 如果距离低于某个容差(容差越小,我们面部识别系统将越严格),那么我们返回 True ,表示人脸匹配。...2行开始, 我们第一步是 视频流获取一 帧(第4行)。

    10.1K71

    如何用小200行Python代码做了一个换脸程序?

    调整第二张图片色彩平衡,以适配第一张图片。 把第二张图像特性混合在第一张图像。 1.使用 dlib 提取面部标记 该脚本使用 dlib Python 绑定来提取面部标记: ?...x,y坐标。...2.用 Procrustes 分析调整脸部 现在我们已经有了两个标记矩阵,每行有一组坐标对应一个特定面部特征(如第30行坐标对应于鼻头)。...3.校正第二张图像颜色 如果我们试图直接覆盖面部特征,很快会看到这个问题: ? 这个问题是两幅图像之间不同肤色和光线造成了覆盖区域边缘不连续。...如果太小,第一个图像面部特征将显示在第二个图像。过大,内核之外区域像素被覆盖,并发生变色。这里内核用了一个0.6 *瞳孔距离

    58720

    开发一个完整眼动追踪应用-Python版

    dlib提供一个方法可将人脸图片数据映射到128维度空间向量,如果两张图片来源于同一个人,那么两个图片所映射空间向量距离就很近,否则就会很远。...反正就是找一下面部区域: 这些代码是再找眼部位置 在范围之内就可以了 有极值坐标嘎嘎算 接着进一步给出瞳孔坐标 2.0~8.0mm之间 瞳孔大小是指虹膜中央一圆孔直径,受光线、年龄...这个是简单版本 eye_data 是一个包含眼动信息列表,每个元素都是一个二元组,表示眼睛坐标。在循环中,将每个元素写入文件,每个坐标之间用逗号分隔,每行结束后添加一个换行符。...假设圆形框半径为 r,圆心坐标为 (x, y),那么可以使用 OpenCV circle 函数来绘制圆形框。...下面是一个简单示例代码,绘制左眼x坐标y坐标: 来封装一下 好啦! 再实现一个功能吧! 在播放时候点按鼠标就可以捕捉当前播放数据而且在图片上面标注时间戳。

    1.9K50

    使用C#和OpenCV实现人脸替换

    本期我们将学习如何通过OpenCV实现图片中人脸替换。 简介 下面是已经完成替换图片,是不是很酷。 ? 在原图片中位于前方实际上是布拉德利·库珀。...接下来我们将使用Dlib库,对人脸进行检测。Dlib面部检测器可以识别出覆盖面部、下巴、眉毛、鼻子、眼睛和嘴唇68个界标点。这些标记点预先确定,并有给予其特定标号,如下图所示。 ?...这里代码完全相同,只是将newImage换成了image。下面是单人照检测到凸包外观。 ?...到目前为止,我们已经获得了两个凸包外观,第一个是布莱德利脸上凸包外观,第二个是单人照上外观。 Delaunay三角形变形 ? 单人照与布拉德利凸包点坐标之间没有线性关系。...我们在获取布拉德利面部凸包时使用FillConvexPoly方法即可计算所需mask。 • 中心点处应该完全是单人照肤色100%,距离中心点越远像素将获得越接近布拉德利肤色。

    2.4K30

    Python 实现视觉特效:秒变超级赛亚人

    代码通过opencv启用摄像头拍摄,对获取到图像通过dlib模块进行面部识别,之后利用PIL模块进行图像处理,添加金色赛亚人头发。...于是我们就可以将头发添加到dlib面部模式: ? 调整位置,并根据面部识别到脸部尺寸对头发图片大小进行调整,计算头发在摄像头图像添加位置。...("shape_predictor_68_face_landmarks.dat") #获取面部模式 landmarks = predictor(gray, face) #定位面部左上角点坐标 x1,y1...= landmarks.part(0).x, landmarks.part(0).y # 定位面部右上角点坐标 x2, y2 = landmarks.part(16).x, landmarks.part...(16).y #计算面部宽度 d = math.sqrt((x2-x1)**2+(y2-y1)**2) #根据面部宽度计算金色头发尺寸 size = int(d / 236 * 439) #对头发图片缩放

    3.3K30
    领券