python 使用人脸关键点输出人脸大小

在使用人脸关键点输出人脸大小时，可以通过计算眼睛、嘴巴等关键点之间的距离来确定人脸的大小。 具体步骤如下： 1. 使用人脸检测算法（如Haar Cascade、MTCNN等）检测出人脸，并获取人脸框的位置。 2. 使用人脸关键点检测算法（如dlib、OpenCV等）获取人脸关键点的坐标。 3. 根据关键点的坐标计算出眼睛、嘴巴等关键点之间的距离。 4. 将这些距离相加，得到人脸的大小。 代码示例： ```python import cv2 import dlib # 加载人脸检测器和关键点检测器 detector = dlib.get_frontal_face_detector() predictor = dlib.shape_predictor('shape_predictor_68_face_landmarks.dat') # 读取图片 img = cv2.imread('test.jpg') # 检测人脸 faces = detector(img) # 遍历每个人脸 for face in faces: # 获取关键点坐标 landmarks = predictor(img, face) # 计算眼睛、嘴巴等关键点之间的距离 eye_dist = landmarks.part(45).x - landmarks.part(36).x mouth_dist = landmarks.part(54).x - landmarks.part(48).x # 计算人脸大小 face_size = eye_dist + mouth_dist # 在图片上绘制人脸框和关键点 cv2.rectangle(img, (face.left(), face.top()), (face.right(), face.bottom()), (0, 255, 0), 2) for i in range(68): cv2.circle(img, (landmarks.part(i).x, landmarks.part(i).y), 2, (0, 0