mtcnn+dlib

想用mtcnn进行人脸检测，然后再用dlib进行人脸关键点检测，该怎么将两者结合起来呢？求解答！

引用chatGPT作答，要将 MTCNN 人脸检测和 Dlib 人脸关键点检测结合起来，您可以按照以下步骤进行操作：

1.使用 MTCNN 进行人脸检测，获取人脸的边界框（bounding box）。
2.将边界框的坐标传递给 Dlib，使用 Dlib 进行人脸关键点检测。
3.对于每个人脸，您可以使用 Dlib 所返回的 68 个关键点（或其他数量的关键点）进行面部识别或表情识别等任务。
具体的代码实现可以如下：

import cv2
import dlib
from mtcnn import MTCNN

# 初始化 MTCNN 和 Dlib 模型
detector = MTCNN()
predictor = dlib.shape_predictor('shape_predictor_68_face_landmarks.dat')

# 加载图像
image = cv2.imread('test.jpg')

# 使用 MTCNN 进行人脸检测
result = detector.detect_faces(image)
bounding_boxes = [result[i]['box'] for i in range(len(result))]

# 使用 Dlib 进行人脸关键点检测
for box in bounding_boxes:
    # 将边界框的坐标转换为 Dlib 中的矩形类型
    rect = dlib.rectangle(box[0], box[1], box[0] + box[2], box[1] + box[3])
    landmarks = predictor(image, rect)

    # 获取关键点坐标
    for n in range(0, 68):
        x = landmarks.part(n).x
        y = landmarks.part(n).y
        cv2.circle(image, (x, y), 1, (0, 0, 255), -1)

# 显示结果图像
cv2.imshow('result', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

注意，为了使用 Dlib 进行人脸关键点检测，您需要下载 shape_predictor_68_face_landmarks.dat 模型文件，并将其保存在代码所在的目录中。

以下答案由GPT-3.5大模型与博主波罗歌共同编写：
首先，需要安装好dlib和mtcnn的依赖库，并且下载好mtcnn和dlib的预训练模型。

接下来，可以将mtcnn获取的人脸框截取出来，然后调用dlib的人脸关键点检测函数，对截取的人脸进行关键点检测。具体细节可以参考下面的代码实现。

import cv2
import dlib
from mtcnn import MTCNN


def detect_face_landmarks(image):
    detector_mtcnn = MTCNN()
    detector_dlib = dlib.get_frontal_face_detector()
    predictor_path = 'shape_predictor_68_face_landmarks.dat'
    predictor = dlib.shape_predictor(predictor_path)

    # 使用MTCNN进行人脸检测，并获取人脸框
    results = detector_mtcnn.detect_faces(image)
    if len(results) == 0:
        return []

    # 检测到多个人脸时，只取第一个人脸进行关键点检测
    result = results[0]
    bbox = result['box']
    x, y, w, h = bbox

    # 使用dlib进行人脸关键点检测
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    faces = detector_dlib(gray, 1)

    # 检测到多个人脸时，只取第一个人脸的关键点
    shape = predictor(gray, faces[0])
    landmarks = []
    for i in range(shape.num_parts):
        landmarks.append((shape.part(i).x, shape.part(i).y))

    return landmarks


if __name__ == '__main__':
    # 读取图片
    img_path = 'test.jpg'
    image = cv2.imread(img_path)

    # 检测人脸关键点
    landmarks = detect_face_landmarks(image)
    print(landmarks)

上述代码中，我们先调用mtcnn进行人脸检测，并获取人脸框，然后使用dlib进行人脸关键点检测。在获取人脸框的过程中，我们只取检测到的第一个人脸。在获取人脸关键点的过程中，我们同样只取第一个人脸的关键点。

需要注意的是，在使用dlib进行人脸关键点检测时，需要使用dlib的预训练模型。可以从dlib的官网下载shape_predictor_68_face_landmarks.dat。下载好之后，将其放在与代码同一目录下，即可直接调用。
如果我的回答解决了您的问题，请