opencv - 训练分类器以仅检测睫毛/ Nose 功能dlib和opencv？

Question

我想知道如何训练层叠分类器以仅检测DLIB和[OPENCV] [2]中的睫毛或 Nose 特征点

更清楚地说，我只想将一些特定的特征点提取到文本文件。

我尝试提取特征，但无济于事，它给出了所有68分。

[2]: http://opencv.org/#I想知道如何训练级联分类器以仅检测[A] [1]和[B] [2]＃中的睫毛或 Nose 特征点
1.更清楚地说，我只想将一些特定的特征点提取到文本文件。
2.我尝试提取特征，但无济于事，它给出了所有68分。

Answer 1

对于Dlib python api起点应该是此示例http://dlib.net/face_landmark_detection.py.html

如您所见-它具有面部检测和形状预测:

dets = detector(img, 1)
...
shape = predictor(img, d)

形状对象包含脸部形状作为特征点坐标(零件)的列表。每个部分都是一个点，例如shape.part(30)是一个鼻尖。您可以在示例图片 from this blog上看到其编号



据我了解，您只需将这些点保存到文件中即可，可以这样进行:

with open("sample_file.txt", "w") as f:
    for i in range(30, 32):
       f.write("{};{}\n".format(i, shape.part(i)))

其中30-32是要写入文件的零件号