用Python获取摄像头并实时控制人脸的实现示例
实现流程 从摄像头获取视频流,并转换为一帧一帧的图像,然后将图像信息传递给opencv这个工具库处理,返回灰度图像(就像你使用本地静态图片一样) 程序启动后,根据监听器信息,使用一个while循环,不断的加载视频图像,然后返回给opencv工具呈现图像信息。 创建一个键盘事件监听,按下”d”键,则开始执行面部匹配,并进行面具加载(这个过程是动态的,你可以随时移动)。 面部匹配使用Dlib中的人脸检测算法来查看是否有人脸存在。如果有,它将为每个人脸创建一个结束位置,眼镜和烟卷会移动到那里结束。 然后我们需要缩放和旋转我们的眼镜以适合每个人的脸。我们将使用从Dlib的68点模型返回的点集来找到眼
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