predictor_path = sys.argv[1]
faces_folder_path = sys.argv[2]

detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor(predictor_path)
win = dlib.image_window()

for f in glob.glob(os.path.join(faces_folder_path, "*.jpg")):
    print("Processing file: {}".format(f))
    img = io.imread(f)

    win.clear_overlay()
    win.set_image(img)

    # Ask the detector to find the bounding boxes of each face. The 1 in the
    # second argument indicates that we should upsample the image 1 time. This
    # will make everything bigger and allow us to detect more faces.
    dets = detector(img, 1)
    print("Number of faces detected: {}".format(len(dets)))
    for k, d in enumerate(dets):
        print("Detection {}: Left: {} Top: {} Right: {} Bottom: {}".format(
            k, d.left(), d.top(), d.right(), d.bottom()))
        # Get the landmarks/parts for the face in box d.
        shape = predictor(img, d)
        print("Part 0: {}, Part 1: {} ...".format(shape.part(0),
                                                  shape.part(1)))
        # Draw the face landmarks on the screen.
        win.add_overlay(shape)

    win.add_overlay(dets)
    dlib.hit_enter_to_continue()

 修改：

　绘制两个overlay，矩阵框 和 面部特征

import dlib
from skimage import io

# 使用特征提取器frontal_face_detector
detector = dlib.get_frontal_face_detector()

# dlib的68点模型
path_pre = "F:/code/python/P_dlib_face/"
predictor = dlib.shape_predictor(path_pre+"shape_predictor_68_face_landmarks.dat")

# 图片所在路径
path_pic = "F:/code/python/P_dlib_face/pic/"
img = io.imread(path_pic+"1.jpg")

# 生成dlib的图像窗口
win = dlib.image_window()
win.clear_overlay()
win.set_image(img)

# 特征提取器的实例化
dets = detector(img, 1)
print("人脸数：", len(dets))

for k, d in enumerate(dets):
        print("第", k, "个人脸d的坐标：",
              "left:", d.left(),
              "right:", d.right(),
              "top:", d.top(),
              "bottom:", d.bottom())

        # 利用预测器预测
        shape = predictor(img, d)

        # 绘制面部轮廓
        win.add_overlay(shape)

# 绘制矩阵轮廓
win.add_overlay(dets)
# 保持图像
dlib.hit_enter_to_continue()

结果：

图片窗口结果：

　　　　对于多张人脸的检测结果：

　　官网例程中是利用sys.argv[]读取命令行输入，其实为了方便我把文件路径写好了，如果对于sys.argv[]有疑惑，可以参照下面的总结： 

* 关于sys.argv[]的使用:

　　( 如果对于代码中 sys.argv[] 的使用不了解可以参考这里 )

　　用来获取cmd命令行参数，例如 获取cmd命令输入“python test.py XXXXX” 的XXXXX参数，可以用于cmd下读取用户输入的文件路径；

　　如果不明白可以在python代码内直接 img = imread("F:/*****/test.jpg") 代替 img = imread(sys.argv[1]) 读取图片；

　　　　用代码实例来帮助理解：