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本篇文章給大家分享的是有關(guān)Python利用dilb實現(xiàn)提取照片上人臉，小編覺得挺實用的，因此分享給大家學習，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲，話不多說，跟著小編一起來看看吧。

成都創(chuàng)新互聯(lián)公司是一家專業(yè)提供宜城企業(yè)網(wǎng)站建設,專注與網(wǎng)站設計、成都網(wǎng)站設計、成都h5網(wǎng)站建設、小程序制作等業(yè)務。10年已為宜城眾多企業(yè)、政府機構(gòu)等服務。創(chuàng)新互聯(lián)專業(yè)的建站公司優(yōu)惠進行中。

上代碼：

#coding=utf-8

import cv2
import dlib

path = "imagePath/9.jpg"
img = cv2.imread(path)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

#人臉分類器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
# 獲取人臉檢測器
predictor = dlib.shape_predictor(
  "shape_predictor_68_face_landmarks.dat"
)
color = (0, 255, 0) # 定義繪制顏色

dets = detector(gray, 1)
for face in dets:
  shape = predictor(img, face) # 尋找人臉的68個標定點
  chang=[]
  kuan= []
  # 遍歷所有點，打印出其坐標，并圈出來
  for pt in shape.parts():
    pt_pos = (pt.x, pt.y)
    chang.append(pt.x)
    kuan.append(pt.y)
    #cv2.circle(img, pt_pos, 1, (0, 255, 0), 1)
  x1 = max(chang)
  x2 = min(chang)
  y1 = max(kuan)
  y2 = min(kuan)
  cv2.rectangle(img, (x2, y2), (x1, y1), color, 1)
  cropped = img[y2 + 1:y1, x2 + 1:x1] # 裁剪坐標為[y0:y1, x0:x1]
  cv2.imshow("image", cropped)
  k = cv2.waitKey(0)
  if k == ord("s"):
    cv2.imwrite("imagePath/9-7.png", cropped)
cv2.destroyAllWindows()

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