人脸图像质量评估python代码

人脸图像质量评估可以使用一些开源的Python库来实现，其中比较常用的是dlib和OpenCV。以下是一个简单的示例代码，使用dlib库和基于SVM的人脸质量评估模型：

import dlib
import cv2

# 加载人脸检测器和预测器模型
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")

# 加载人脸质量评估模型
quality_estimator = dlib.fhog_object_detector("face_quality.svm")

# 加载测试图像
img = cv2.imread("test.jpg")

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

# 人脸检测
faces = detector(gray)

# 遍历检测到的人脸
for face in faces:
    # 人脸关键点检测
    landmarks = predictor(gray, face)
    # 人脸质量评估
    quality_score = dlib.test_simple_object_detector(quality_estimator, img(face))
    # 在图像上绘制人脸区域和质量评分
    cv2.rectangle(img, (face.left(), face.top()), (face.right(), face.bottom()), (0, 255, 0), 2)
    cv2.putText(img, f"Quality Score: {quality_score:.2f}", (face.left(), face.bottom() + 20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 1)

# 显示结果图像
cv2.imshow("Result", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

需要注意的是，以上代码中的人脸质量评估模型是基于SVM的，需要使用训练好的模型文件（face_quality.svm）。如果没有训练好的模型文件，可以使用dlib提供的训练工具进行训练。同时，该模型的评分范围为[-1, 1]，分数越接近1表示人脸质量越好。