在人脸检测与人脸识别库中dlib库所谓是非常好的了。检测效果非常ok，下面我们来了解一下这个神奇的库吧!

　第一步我们首先学会安装：dlib ，winds+pytho3.6.5  Windows不支持pip在线安装，所以我们直接下载whl文件在使用pip安装就可以了。dlib安装连接，主要注意的是cmake的安装，在Windows使用必须安装cmake进行编译，因为dlib源码是c写的。dlib进行关键点提取和人脸识别的模型见连接，下面来两个小案例把：

简单人脸检测：

import dlib
import cv2

使用 Dlib 的正面人脸检测器 frontal_face_detector

detector = dlib.get_frontal_face_detector()

图片所在路径

read image

img = cv2.imread("./img/img_bjn.jpg")

使用 detector 检测器来检测图像中的人脸

use detector of Dlib to detector faces

faces = detector(img, 1)
print("人脸数 / Faces in all: ", len(faces))

Traversal every face

for i, d in enumerate(faces):
print("第", i+1, "个人脸的矩形框坐标：",
"left:", d.left(), "right:", d.right(), "top:", d.top(), "bottom:", d.bottom())
cv2.rectangle(img, tuple([d.left(), d.top()]), tuple([d.right(), d.bottom()]), (0, 255, 255), 2)

cv2.namedWindow("img", 2)
cv2.imshow("img", img)
cv2.waitKey(0)

特征检测：

import dlib
from skimage import io
import cv2

使用 Dlib 的正面人脸检测器 frontal_face_detector

detector = dlib.get_frontal_face_detector()

Dlib 的 68点模型

predictor = dlib.shape_predictor("./model/shape_predictor_68_face_landmarks.dat")

图片所在路径

img = io.imread("./img/sn.jpg")

img = cv2.imread("./img/sn.jpg")

img = cv2.resize(img,(1000,600))

生成 Dlib 的图像窗口

win = dlib.image_window()
win.set_image(img)

使用 detector 检测器来检测图像中的人脸

faces = detector(img,1)
print("人脸数：", len(faces),[im for im in faces])

for i, d in enumerate(faces):
print("第", i+1, "个人脸的矩形框坐标：",
"left:", d.left(), "right:", d.right(), "top:", d.top(), "bottom:", d.bottom())

# 使用predictor来计算面部轮廓  
shapes = predictor(img, faces\[i\])  
# print(\[i for i in shapes\])  
# 绘制面部轮廓  
win.add\_overlay(shapes)

绘制矩阵轮廓

win.add_overlay(faces)

保持图像

dlib.hit_enter_to_continue()