用python语言以numpy,cv2,dlib为库函数用人脸关键点检测算法实现眼睛的放大和缩小

好的，下面是一个简单的示例代码，用于实现对眼睛的放大和缩小。该代码会使用dlib库中的人脸关键点检测算法来检测人脸上的关键点，然后使用numpy和cv2库来对眼睛进行放大和缩小。请注意，这只是一个示例代码，可能需要根据实际情况进行修改和优化。

import numpy as np
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')

# 加载图像
img = cv2.imread('test.jpg')

# 将图像转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 使用人脸检测器检测人脸
rects = detector(gray, 0)

# 遍历每个检测到的人脸
for rect in rects:
    # 使用关键点检测器检测人脸上的关键点
    shape = predictor(gray, rect)
    shape = np.array([(p.x, p.y) for p in shape.parts()])

    # 提取左眼和右眼的关键点
    left_eye = shape[36:42]
    right_eye = shape[42:48]

    # 计算左眼和右眼的中心点
    left_eye_center = np.mean(left_eye, axis=0).astype(int)
    right_eye_center = np.mean(right_eye, axis=0).astype(int)

    # 计算左眼和右眼的距离
    eye_distance = np.linalg.norm(left_eye_center - right_eye_center)

    # 定义一个缩放因子和一个放大因子
    scale_factor = 1.5
    zoom_factor = 0.5

    # 计算缩放后的距离
    scaled_eye_distance = int(scale_factor * eye_distance)

    # 计算缩放后的左眼和右眼的中心点
    scaled_left_eye_center = tuple((left_eye_center * scale_factor).astype(int))
    scaled_right_eye_center = tuple((right_eye_center * scale_factor).astype(int))

    # 计算放大后的左眼和右眼的中心点
    zoomed_left_eye_center = tuple((left_eye_center * zoom_factor).astype(int))
    zoomed_right_eye_center = tuple((right_eye_center * zoom_factor).astype(int))

    # 使用cv2.circle函数在原图像上绘制眼睛的位置
    cv2.circle(img, left_eye_center, 2, (0, 255, 0), -1)
    cv2.circle(img, right_eye_center, 2, (0, 255, 0), -1)

    # 使用cv2.circle函数在缩放后的图像上绘制眼睛的位置
    cv2.circle(img, scaled_left_eye_center, 2, (0, 0, 255), -1)
    cv2.circle(img, scaled_right_eye_center, 2, (0, 0, 255), -1)

    # 使用cv2.circle函数在放大后的图像上绘制眼睛的位置
    cv2.circle(img, zoomed_left_eye_center, 2, (255, 0, 0), -1)
    cv2.circle(img, zoomed_right_eye_center, 2, (255, 0, 0), -1)

    # 使用cv2.line函数在原图像上绘制眼睛之间的连线
    cv2.line(img, left_eye_center, right_eye_center, (0, 255, 0), 2)

    # 使用cv2.line函数在缩放后的图像上绘制眼睛之间的连线
    cv2.line(img, scaled_left_eye_center, scaled_right_eye_center, (0, 0, 255), 2)

    # 使用cv2.line函数在放大后的图像上绘制眼睛之间的连线
    cv2.line(img, zoomed_left_eye_center, zoomed_right_eye_center, (255, 0, 0), 2)

# 显示图像
cv2.imshow('img', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

以上代码会在原图像上绘制眼睛的位置和眼睛之间的连线，同时也会在缩放后的图像和放大后的图像上绘制同样的内容，以便进行对比。可以根据需要修改代码中的缩放因子和放大因子来调整眼睛的大小。