使用dlib人脸关键点检测实现摄像头嘴巴内部轮廓彩色图片的代码，轮廓外透明

以下是使用dlib人脸关键点检测实现摄像头嘴巴内部轮廓彩色图片的Python代码：

import cv2
import numpy as np
import dlib

# 加载dlib的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")

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取摄像头的帧
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

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

    # 人脸检测
    faces = detector(gray)

    # 遍历每个人脸
    for face in faces:
        # 关键点检测
        landmarks = predictor(gray, face)

        # 取出嘴巴内部的关键点
        mouth_points = []
        for i in range(48, 68):
            x = landmarks.part(i).x
            y = landmarks.part(i).y
            mouth_points.append((x, y))

        # 创建一个黑色的图像，大小与原始图像相同
        mask = np.zeros_like(frame)

        # 在黑色图像上绘制填充了白色的嘴巴内部轮廓
        cv2.fillPoly(mask, [np.array(mouth_points)], (255, 255, 255))

        # 将黑色图像转换为透明图像
        alpha = np.zeros_like(mask)
        alpha[:, :, 3] = 255 - cv2.cvtColor(mask, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        mask = alpha.astype(np.uint8)

        # 将原始图像和透明图像合并
        result = np.concatenate((frame, mask), axis=1)

    # 显示结果
    cv2.imshow("Result", result)

    # 按下q键退出循环
    if cv2.waitKey(1) == ord("q"):
        break

# 释放摄像头并关闭窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

代码中使用了dlib的人脸检测器和关键点检测器来检测人脸并定位嘴巴内部的关键点，然后使用OpenCV创建一个透明图像，将嘴巴内部的轮廓填充为白色并绘制在透明图像上，最后将原始图像和透明图像合并。运行代码后，摄像头会实时显示出嘴巴内部轮廓彩色图片，轮廓外部为透明。