OpenCV-Python实战（15）——面部特征点检测详解（仅需5行代码学会3种面部特征点检测方法）0. 前言1. 面部特征点简介2. 使用 OpenCV 检测面部特征点3. 用 dlib 检测面部特征点4. 使用 face_recognition 检测面部特征点小结系列链接0. 前言人脸处理是人工智能中的一个热门话题，人脸处理可以使用计算机视觉算法从人脸中自动提取大量信息，例如身份、意图和情感。在计算机视觉中，面部关键点(也称为面部特征点)的定位通常是许多面部分析方法和算法中的关键步骤。例如，面部表情识别、头部姿态估计和疲倦检测系统都依赖于面部特征点检测提供的面部信息。在本文中，我们将使用OpenCV、dlib以及face_recognition检测面部特征点。1. 面部特征点简介面部特征点检测算法的目标是自动识别图像或视频中面部特征点的位置。更具体地说，这些关键点是描述面部组件位置(例如，嘴角或眼角)的主要点，或者是连接面部组件和面部轮廓主要点及其插值点。形式上，给定表示为I的面部图像，特征点检测算法检测D个特征点的位置x = x 1 , y 1 , x 2 , y 2 , . . . , x D , y D x = {x_1, y_1, x_2, y_2, ..., x_D, y_D}x
