要使用Python、OpenCV、dlib实现面部标志的识别需要俩步：
- 究竟什么是面部标志以及它们是如何工作的。
- 如何使用dlib，OpenCV, Python从图像中检测和提取面部标志
（1）从图像中定位面部ROI
（2）检测面部ROI上的关键面部结构（即面部标志）
windows10+python3.7安装dlib参考：https://blog.csdn.net/qq_40985985/article/details/105896031
先来上个检测完成的图：（来自淘宝上的图，因为我不想暴露照片，最近买了这件上衣刚好很喜欢，so 手机里有这张图）
一、面部标志
面部标志主要指口、右眉、左眉、右眼、左眼、鼻子、下颚。
面部标志可以用提取脸的特定区域，应用面部对齐，甚至构建眨眼检测系统。
面部检测器有68点iBUG 300-W数据集训练处的68点模型，及HELEN数据集中进行训练的194点模型
68点数据模型如下图：
二、从图像中定位ROI
（1）OpenCV提供的预先训练好的Haar级联【 pre-trained Haar cascades】
（2）python库附带的预先训练的深度学习人脸检测模型
（3）专门针对人脸检测任务的预训练HOG +线性SVM对象检测器
三、从ROI中检测与定位面部标志
dlib库中包含的面部标志检测器是Kazemi和Sullivan（2014）提出的 “一毫秒面部对齐与回归树组合” 的实现。
此方法首先使用：
训练组图像上均有被标识出来的面部标志。这些图像的面部标志均被标记，指定了每个面部结构周围区域的特定（x，y）坐标。
Priors，更具体地说，是输入像素对之间的距离的概率。
68点和194点面部标志模型的原理：给定训练数据，训练回归树的整体以直接从像素强度本身估计面部标志的位置（即，未进行“特征提取”）。
最终结果是一个面部标志检测器，可用于实时以高质量预测检测面部标志。
参考：https://www.pyimagesearch.com/2017/04/03/facial-landmarks-dlib-opencv-python/
安装成功如下图：
