深度学习五官定位

深度学习五官定位是指通过计算机视觉技术，利用深度学习模型自动识别图像中人脸的五官位置。可以用于人脸识别、表情识别、虚拟美妆等领域。本文将介绍常见的五官定位算法及其代码实现。

一、Haar级联分类器

Haar级联分类器是一种基于机器学习的目标检测方法，它可以将图像分成多个窗口，然后通过一系列的特征匹配，判断每个窗口是否包含目标物。Haar级联分类器主要包含两个步骤，特征提取和分类器的训练。

特征提取的方法有两种，Haar-like特征和LBP特征。Haar-like特征是基于图像灰度的差异构建出来的，LBP特征则是局部的二进制模式特征。建立好特征模型之后，可以利用AdaBoost算法进行分类器的训练。训练完成之后，就可以将分类器应用于新的图像之中，实现目标的检测和定位。

下面是一个基于Haar级联分类器的五官定位的Python代码：

import cv2

def landmarks_by_haar_cascade(face_img):
    # 加载数据文件
    face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
    eyes_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_eye.xml')
    nose_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_mcs_nose.xml')
    mouth_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_mcs_mouth.xml')
    
    # 灰度转换
    gray = cv2.cvtColor(face_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 检测人脸
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.2, minNeighbors=5)
    
    # 定位五官
    for (x,y,w,h) in faces:
        face_roi = gray[y:y+h, x:x+w]
        eyes = eyes_cascade.detectMultiScale(face_roi, scaleFactor=1.2, minNeighbors=5)
        nose = nose_cascade.detectMultiScale(face_roi, scaleFactor=1.2, minNeighbors=5)
        mouth