上期文章，我们分享了，MediaPipe Face Mesh是一种脸部几何解决方案，即使在移动设备上，也可以实时估计468个3D脸部界标（dlib才能检测出68点）。它采用机器学习（ML）来推断3D表面几何形状，只需要单个摄像机输入，而无需专用的深度传感器。该解决方案利用轻量级的模型架构以及整个管线中的GPU加速，可提供对实时体验至关重要的实时性能。本期我们介绍一下代码如何实现
MediaPipe Face Mesh
import cv2 import mediapipe as mp mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils mp_face_mesh = mp.solutions.face_mesh 39;2.jpg&39;face_landmarks:&39;annotated_image&39;111.png&34;Ignoring empty camera frame.&39;MediaPipe FaceMesh&39;q'): break face_mesh.close() cap.release()代码截图
待视频帧的图片抓取后，就可以使用图片识别的方法进行图片的检测，并实时把检测结果显示在视频里面了
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