Question

我在自定义数据上训练了dlib形状预测器模型（使用train_shape_predictor.py文件）。结果，我得到了.dat文件。现在，我有一个图像，其中包含在其上训练了dlib预测模型的对象。我将如何使用该预测模型来预测输入图像中的形状？我看到的是Dlib shape prediction documentation，其中提到dlib形状预测变量接受两个参数：

图片
一个盒子（Dlib矩形）

在我的情况下，现在这些参数是什么，因为我只有一张图像（包含一个对象，它将通过训练后的模型进行预测）？

在这方面的任何帮助将不胜感激。

Answer 1

如文件所述：

image是一个numpy ndarray，包含8位灰度或RGB 图片。 ->在此处传递图片
box是开始在其中进行形状预测的边界框。 ->如果您已经有了对象的边界框（例如，图像中人脸的位置），请在此处传递它。

典型的应用是：

<div style="margin:0 auto; width:1000px;">
<form class="form-inline my-2 my-lg-0">
            <input class="form-control mr-sm-2" type="search" placeholder="Search" aria-label="Search">
            <button class="btn btn-outline-success my-2 my-sm-0" type="submit">Search</button>
        </form>
        </div>

Answer 2

您可以使用任何对象检测器来查找边界框。正如Quang所说，对于dlib是正确的。

您也可以使用OpenCV的检测器。但是，请记住，dlib的矩形四坐标和OpenCV矩形表示形式是不同的。

从Opencv获取边界框后，执行此操作。

d_rect = dlib.rectangle(left= o_rect[0] , top=o_rect[1], right=o_rect[2], bottom=o_rect[3])

其中o_rect是OpenCV矩形。

dlib形状预测器模型的参数

2 个答案: