python识别人脸颜值打分

要实现Python识别人脸颜值打分，可以使用OpenCV和Dlib这两个库。首先利用Dlib库中的人脸检测器检测出人脸，然后使用OpenCV中的颜色空间转换和直方图均衡化等技术对图像进行预处理，最后使用已经训练好的颜值评分模型对人脸进行评分。

以下是一个简单的Python代码示例：

import cv2
import dlib

# 加载人脸检测器和颜值评分模型
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")
model = cv2.ml.SVM_load("beauty_svm_model.xml")

# 加载图片
img = cv2.imread("test.jpg")

# 灰度转换
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 检测人脸
faces = detector(gray)

# 遍历每张人脸
for face in faces:
    # 获取面部特征点
    landmarks = predictor(gray, face)
    # 提取特征
    features = []
    for i in range(17, 68):
        features.append((landmarks.part(i).x, landmarks.part(i).y))
    # 计算矩形框大小
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(np.array(features))
    # 裁剪人脸图像
    face_img = img[y:y+h, x:x+w]
    # 图像预处理
    face_img = cv2.cvtColor(face_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    face_img = cv2.equalizeHist(face_img)
    face_img = cv2.resize(face_img, (128, 128))
    # 特征向量化
    feature_vector = face_img.reshape(1, -1)
    # 预测颜值
    score = model.predict(feature_vector)[1][0]
    # 打印颜值
    print("颜值评分：", score)

注意：这是一个简单的示例，实际中需要更多的数据和更复杂的模型来提高准确性。同时，需要注意保护用户隐私，不要将用户的照片和颜值评分信息泄露出去。