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Ta的回复 :import dlib # 人脸识别的库dlib import numpy as np # 数据处理的库numpy import cv2 # 图像处理的库OpenCv import os # dlib预测器 detector = dlib.get_frontal_face_detector() predictor = dlib.shape_predictor('D:\\shape_predictor_68_face_landmarks.dat') # 读取图像的路径 path_read = "C:\\Users\\28205\\Documents\\Tencent Files\\2820535964\\FileRecv\\genki4k\\files" num=0 for file_name in os.listdir(path_read): #aa是图片的全路径 aa=(path_read +"/"+file_name) #读入的图片的路径中含非英文 img=cv2.imdecode(np.fromfile(aa, dtype=np.uint8), cv2.IMREAD_UNCHANGED) #获取图片的宽高 img_shape=img.shape img_height=img_shape[0] img_width=img_shape[1] # 用来存储生成的单张人脸的路径 path_save="C:\\Users\\28205\\Documents\\Tencent Files\\2820535964\\FileRecv\\genki4k\\files1" # dlib检测 dets = detector(img,1) print("人脸数:", len(dets)) for k, d in enumerate(dets): if len(dets)>1: continue num=num+1 # 计算矩形大小 # (x,y), (宽度width, 高度height) pos_start = tuple([d.left(), d.top()]) pos_end = tuple([d.right(), d.bottom()]) # 计算矩形框大小 height = d.bottom()-d.top() width = d.right()-d.left() # 根据人脸大小生成空的图像 img_blank = np.zeros((height, width, 3), np.uint8) for i in range(height): if d.top()+i>=img_height:# 防止越界 continue for j in range(width): if d.left()+j>=img_width:# 防止越界 continue img_blank[i][j] = img[d.top()+i][d.left()+j] img_blank = cv2.resize(img_blank, (200, 200), interpolation=cv2.INTER_CUBIC) cv2.imencode('.jpg', img_blank)[1].tofile(path_save+"\\"+"file"+str(num)+".jpg") # 正确方法 ———————————————— 版权声明:本文为CSDN博主「机智的橙子」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接:https://blog.csdn.net/qq_45659777/article/details/121728481
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