做事应该有始有终吧，做一个高级版。并给予他能够从图片中随便选取一个人脸，并标注这个人脸它可以在点击拍照后并随机抽取。

创建一个更高级的脸部抽签系统，你可以使用Python的深度学习库如`cv2`进行图像处理，`dlib`进行面部检测，以及`numpy`和`random`进行随机选择。这里是一个相对复杂的版本：

import cv2
import numpy as np
import dlib
from PIL import Image

# 下载预训练模型（需要事先安装dlib）
# 下载地址：https://github.com/davisking/dlib-models/raw/master/mmod_human_face_detector.dat.bz2
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor('shape_predictor_68_face_landmarks.dat')

def detect_faces(image_path):
    gray_img = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    faces = detector(gray_img)
    return faces

def draw_bounding_boxes(image, faces):
    for face in faces:
        x, y, w, h = face.left(), face.top(), face.width(), face.height()
        cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)
        landmarks = predictor(gray_img, face)
        for n in range(68):
            cv2.circle(image, (landmarks.part(n).x, landmarks.part(n).y), 2, (0, 255, 0), -1)
    return image

def select_random_face(faces):
    return random.choice(faces)

def main():
    # 初始化一个空列表存储选定的人脸
    selected_faces = []

    while True:
        # 用户输入或者摄像头捕捉
        user_input = input("请输入图片路径（按q退出）：")
        if user_input.lower() == 'q':
            break
        
        image = cv2.imread(user_input)
        faces_in_image = detect_faces(image_path=user_input)
        
        for face in faces_in_image:
            # 绘制人脸框并获取关键点
            annotated_image = draw_bounding_boxes(image.copy(), [face])
            
            # 保存标注后的图片
            cv2.imwrite('annotated_' + user_input, annotated_image)

            # 添加到选择列表
            selected_faces.append(face)

    if len(selected_faces) > 0:
        random_face = select_random_face(selected_faces)
        print("随机抽取的人脸：", random_face)
    else:
        print("未检测到任何人脸，请检查输入或再次尝试.")

if __name__ == "__main__":
    main()

在这个高级版中，用户可以选择拍照或输入图片路径，系统会自动检测并标注每个人脸，然后在下一次循环中随机选择一张。注意这只是一个基础示例，实际应用中可能还需要处理异常和用户交互的细节。