优秀的电商app设计网站特色个人网页设计

✨博客主页：王乐予🎈
✨年轻人要：Living for the moment（活在当下）！💪
🏆推荐专栏：【图像处理】【千锤百炼Python】【深度学习】【排序算法】

😺一、MediaPipe概述

MediaPipe 是一款由 Google Research 开发并开源的多媒体机器学习模型应用框架。

MediaPipe目前支持的解决方案(Solution)及支持的平台如下图所示：

😺二、MediaPipe人脸检测概述

MediaPipe 人脸检测器可以检测图片或视频中的人脸。可以使用此任务在帧中定位人脸和面部特征。此任务使用可处理单张图片或连续图片流的机器学习 (ML) 模型。该任务会输出人脸位置以及以下面部关键点：左眼、右眼、鼻尖、嘴巴、左眼区域和右眼区域。

MediaPipe人脸检测所用模型是BlazeFace的变体，BlazeFace 是谷歌19年提出的一种针对移动 GPU 推断进行优化的轻量级且精确的人脸检测器。

BlazeFace: Sub-millisecond Neural Face Detection on Mobile GPUs

😺三、程序实现

import cv2
import mediapipe as mpmp_face_detection = mp.solutions.face_detection
face_detection = mp_face_detection.FaceDetection(min_detection_confidence=0.5, model_selection=1)cap = cv2.VideoCapture('../test.mp4')while cap.isOpened():success, image = cap.read()# Convert color space because MediaPipe requires images in RGB formatimage = cv2.cvtColor(cv2.flip(image, 1), cv2.COLOR_BGR2RGB)# Perform facial detectionresults = face_detection.process(image)# Convert back to BGR so that OpenCV can display imagesimage = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2BGR)# Draw detected facial bounding boxesif results.detections:for detection in results.detections:mp_drawing = mp.solutions.drawing_utilsmp_drawing.draw_detection(image, detection, mp_drawing.DrawingSpec(thickness=4, circle_radius=2, color=(48, 255, 159)))cv2.imshow('MediaPipe Face Detection', image)if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):breakcap.release()
cv2.destroyAllWindows()

😺四、检测结果