下面是详细的“Python3利用Dlib实现摄像头实时人脸检测和平铺显示示例”的完整攻略。

环境准备

在开始之前，我们需要准备一个Python3的环境，并安装以下三个库：opencv-python、numpy和dlib。

可以使用以下命令来安装：

pip install opencv-python
pip install numpy
pip install dlib

代码实现

代码实现主要分为两个部分：摄像头实时人脸检测和平铺显示。

摄像头实时人脸检测

摄像头实时人脸检测部分主要使用dlib库中的人脸检测器来实现。以下是代码示例：

import cv2
import dlib

# 加载人脸检测器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取一帧图像
    ret, frame = cap.read()

    # 将图像转为灰度图
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 人脸检测
    faces = detector(gray)

    # 遍历检测到的人脸
    for face in faces:
        # 绘制矩形框
        left = face.left()
        top = face.top()
        right = face.right()
        bottom = face.bottom()
        cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 0, 255), 2)

    # 显示视频帧
    cv2.imshow('video', frame)

    # 按Q键退出
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放摄像头资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

以上代码会打开摄像头，实时检测摄像头中的人脸，并将检测到的人脸用矩形框标记出来。按Q键可以退出程序。

平铺显示

平铺显示部分主要使用opencv-python中的图像处理函数来实现。以下是代码示例：

import cv2
import dlib
import math

# 加载人脸检测器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取一帧图像
    ret, frame = cap.read()

    # 将图像转为灰度图
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 人脸检测
    faces = detector(gray)

    # 计算每行和每列应该显示的人脸数
    total_faces = len(faces)
    row_faces = int(math.sqrt(total_faces))
    col_faces = math.ceil(total_faces / row_faces)

    # 创建一个空白的画布
    canvas = np.zeros((row_faces*face_height, col_faces*face_width, 3), dtype=np.uint8)

    # 遍历检测到的人脸
    for i, face in enumerate(faces):
        # 将人脸矩形框中的图像取出来，并调整大小
        left = face.left()
        top = face.top()
        right = face.right()
        bottom = face.bottom()
        face_img = frame[top:bottom, left:right]
        face_img = cv2.resize(face_img, (face_width, face_height))

        # 将人脸图像放到画布上
        row_index = i // col_faces
        col_index = i % col_faces
        canvas[row_index*face_height:(row_index+1)*face_height, col_index*face_width:(col_index+1)*face_width] = face_img

    # 显示画布
    cv2.imshow('video', canvas)

    # 按Q键退出
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放摄像头资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

以上代码会打开摄像头，实时检测摄像头中的人脸，并将检测到的人脸平铺显示在一个画布上。按Q键可以退出程序。

示例说明

以上是整个示例的完整代码，我们可以通过修改参数来进行调整，比如调整人脸矩形框的颜色和粗细、调整平铺显示的人脸的大小等等。

例如，我们可以将人脸矩形框的颜色修改为红色，粗细修改为4：

cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 0, 255), 4)

再例如，我们可以将平铺显示的人脸大小调整为60x60：

face_width = 60
face_height = 60

通过不断的调整参数和改进代码，我们可以实现更加高效和精确的人脸检测和显示。