dlib人脸68个特征点检测 Win10_VS2019编译过程和实验结果

使用Cmake_gui编译
本文参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/157785108

编译

dlib官方链接下载：http://dlib.net/files/dlib-19.21.tar.bz2
cmake-gui
Visual studio 2019

cmake-gui编译

1.解压下载后的dlib-19.21(版本号)，在cmake-gui中设置source code->初始
2.新建build文件并设置build binaries->中间件。
3.设置install 目录->最终生成版本，即为在vs中设置的包含目录、库目录、链接库等。
4.依次点击configure
5.Generate
6.OpenProject，然后依次在ALL_BUILD、INSTALL处右键生成

特别注意：如果你的设备中安装Anaconda 或者其他的开发环境的话，
如果电脑中装有 Anaconda 或者其他的开发环境的话，在上图中可能会有一些跳过libjpeg.lib、libpng.lib、zlib.lib类似的命令（例如：图中第6点，只需要将对应目录的对应PNG\JPEG文件后缀进行更改或者另存后删除），成功后会显示图中第6点的will build our own lib…。文件。

解决无法解析的外部符号

**解决错误：**若C++出现这种无法解析的外部符号大概率是由于上述问题产生：
本文生成的链接库依赖项：dlib19.21.0_release_64bit_msvc1927.lib
下述错误参考别处，大同小异。
1>dlib.lib(png_loader.obj) : error LNK2001: 无法解析的外部符号 png_set_sig_bytes
1>dlib.lib(png_loader.obj) : error LNK2001: 无法解析的外部符号 png_sig_cmp
1>dlib.lib(png_loader.obj) : error LNK2001: 无法解析的外部符号 png_create_read_struct
1>dlib.lib(png_loader.obj) : error LNK2001: 无法解析的外部符号 png_set_longjmp_fn
1>dlib.lib(png_loader.obj) : error LNK2001: 无法解析的外部符号 png_create_info_struct
1>dlib.lib(png_loader.obj) : error LNK2001: 无法解析的外部符号 png_set_palette_to_rgb
1>dlib.lib(png_loader.obj) : error LNK2001: 无法解析的外部符号 png_destroy_read_struct
1>dlib.lib(png_loader.obj) : error LNK2001: 无法解析的外部符号 png_init_io
1>dlib.lib(png_loader.obj) : error LNK2001: 无法解析的外部符号 png_get_rows
1>dlib.lib(png_loader.obj) : error LNK2001: 无法解析的外部符号 png_get_image_width
1>dlib.lib(png_loader.obj) : error LNK2001: 无法解析的外部符号 png_get_image_height
1>dlib.lib(png_loader.obj) : error LNK2001: 无法解析的外部符号 png_get_bit_depth
1>dlib.lib(png_loader.obj) : error LNK2001: 无法解析的外部符号 png_get_color_type
1>dlib.lib(png_loader.obj) : error LNK2001: 无法解析的外部符号 png_read_png
1>dlib.lib(png_loader.obj) : error LNK2001: 无法解析的外部符号 png_get_header_ver
1>dlib.lib(jpeg_loader.obj) : error LNK2001: 无法解析的外部符号 jpeg_std_error
1>dlib.lib(jpeg_loader.obj) : error LNK2001: 无法解析的外部符号 jpeg_CreateDecompress
1>dlib.lib(jpeg_loader.obj) : error LNK2001: 无法解析的外部符号 jpeg_destroy_decompress
1>dlib.lib(jpeg_loader.obj) : error LNK2001: 无法解析的外部符号 jpeg_stdio_src
1>dlib.lib(jpeg_loader.obj) : error LNK2001: 无法解析的外部符号 jpeg_read_header
1>dlib.lib(jpeg_loader.obj) : error LNK2001: 无法解析的外部符号 jpeg_start_decompress
1>dlib.lib(jpeg_loader.obj) : error LNK2001: 无法解析的外部符号 jpeg_read_scanlines
1>dlib.lib(jpeg_loader.obj) : error LNK2001: 无法解析的外部符号 jpeg_finish_decompress

利用VS新项目，然后设置包含目录、库目录，该地址为cmake-gui中设置的 cmake_Install_prefix地址。

68个关键点代码测试

代码测试：
将图片地址和 .dat文件地址写在了源代码中

#include <dlib/image_processing/frontal_face_detector.h>
#include <dlib/image_processing/render_face_detections.h>
#include <dlib/image_processing.h>
#include <dlib/gui_widgets.h>
#include <dlib/image_io.h>#include <iostream>using namespace dlib;
using namespace std;int main(int argc, char** argv)
{try{// This example takes in a shape model file and then a list of images to// process.  We will take these filenames in as command line arguments.// Dlib comes with example images in the examples/faces folder so give// those as arguments to this program.// 这个例子需要一个形状模型文件和一系列的图片.
//        if (argc == 1)
//        {
//            cout << "Call this program like this:" << endl;
//            cout << "./face_landmark_detection_ex shape_predictor_68_face_landmarks.dat faces/*.jpg" << endl;
//            cout << "\nYou can get the shape_predictor_68_face_landmarks.dat file from:\n";
//            cout << "http://dlib.net/files/shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2" << endl;//从这个地址下载模型标记点数据
//            return 0;
//        }// We need a face detector.  We will use this to get bounding boxes for// each face in an image.//****需要一个人脸检测器，获得一个边界框frontal_face_detector detector = get_frontal_face_detector();// And we also need a shape_predictor.  This is the tool that will predict face// landmark positions given an image and face bounding box.  Here we are just// loading the model from the shape_predictor_68_face_landmarks.dat file you gave// as a command line argument.//****也需要一个形状预测器，这是一个工具用来预测给定的图片和脸边界框的标记点的位置。//****这里我们仅仅从shape_predictor_68_face_landmarks.dat文件加载模型shape_predictor sp;//定义个shape_predictor类的实例deserialize("D:\\Documents\\ChapterFiveFaceDetect\\Test_dlib_example\\shape_predictor_68_face_landmarks.dat") >> sp;image_window win, win_faces;// Loop over all the images provided on the command line.// ****循环所有图片
//        for (int i = 2; i < argc; ++i){//            cout << "processing image " << argv[i] << endl;array2d<rgb_pixel> img;//注意变量类型 rgb_pixel 三通道彩色图像load_image(img, "D:\\Documents\\ChapterFiveFaceDetect\\Test_dlib_example\\1.png");// Make the image larger so we can detect small faces.pyramid_up(img);// Now tell the face detector to give us a list of bounding boxes// around all the faces in the image.std::vector<rectangle> dets = detector(img);//检测人脸，获得边界框cout << "Number of faces detected: " << dets.size() << endl;//检测到人脸的数量// Now we will go ask the shape_predictor to tell us the pose of// each face we detected.//****调用shape_predictor类函数，返回每张人脸的姿势std::vector<full_object_detection> shapes;//注意形状变量的类型，full_object_detectionfor (unsigned long j = 0; j < dets.size(); ++j){full_object_detection shape = sp(img, dets[j]);//预测姿势，注意输入是两个，一个是图片，另一个是从该图片检测到的边界框cout << "number of parts: " << shape.num_parts() << endl;//cout << "pixel position of first part:  " << shape.part(0) << endl;//获得第一个点的坐标,注意第一个点是从0开始的//cout << "pixel position of second part: " << shape.part(1) << endl;//获得第二个点的坐标//打印出全部68个点for (int i = 0; i < 68; i++){cout << "第 " << i + 1 << " 个点的坐标： " << shape.part(i) << endl;}// You get the idea, you can get all the face part locations if// you want them.  Here we just store them in shapes so we can// put them on the screen.shapes.push_back(shape);}// Now let's view our face poses on the screen.//**** 显示结果win.clear_overlay();win.set_image(img);win.add_overlay(render_face_detections(shapes));// We can also extract copies of each face that are cropped, rotated upright,// and scaled to a standard size as shown here://****我们也能提取每张剪裁后的人脸的副本，旋转和缩放到一个标准尺寸dlib::array<array2d<rgb_pixel> > face_chips;extract_image_chips(img, get_face_chip_details(shapes), face_chips);win_faces.set_image(tile_images(face_chips));cout << "Hit enter to process the next image..." << endl;cin.get();}}catch (exception& e){cout << "\nexception thrown!" << endl;cout << e.what() << endl;}
}

68个关键点代码测试

##原图

##处理结果

新增：
Release编译会出现USER_ERROR__inconsistent_build_configuration__see_dlib_faq_2这个错误。原因可看官网的FAQ的解决方法，直接在dlib\config.h中注释 // #define DLIB_NOT_CONFIGURED [4]

参考内容：
[1]: https://zhuanlan.zhihu.com/p/157785108
[2]: https://blog.csdn.net/liukang325/article/details/55213197
[3]: http://dlib.net/
[4]:https://blog.csdn.net/u014426939/article/details/81451389?utm_source=blogxgwz4