jupyter写MTCNN

MTCNN（Multi-task Cascaded Convolutional Networks）是一种用于人脸检测和人脸关键点定位的深度学习模型。Jupyter是一个交互式的编程环境，可以方便地编写和运行代码。下面是使用Jupyter编写MTCNN的一般步骤：

1. 安装所需的库：首先，你需要安装Python和Jupyter Notebook。然后，使用pip或conda安装所需的库，包括tensorflow、keras、numpy等。

2. 导入所需的库：在Jupyter Notebook中，首先要导入所需的库，例如tensorflow、keras、numpy等。

3. 加载MTCNN模型：使用keras的load_model函数加载预训练的MTCNN模型。你可以从开源项目中获取预训练的模型文件。

4. 加载图像：使用OpenCV等库加载待检测的图像。

5. 进行人脸检测：使用MTCNN模型对图像进行人脸检测。通过调用模型的predict函数，传入待检测的图像，可以得到人脸框的位置。

6. 进行人脸关键点定位：对于每个检测到的人脸框，使用MTCNN模型进行人脸关键点定位。通过调用模型的predict函数，传入待检测的图像和人脸框的位置，可以得到人脸关键点的位置。

7. 可视化结果：使用OpenCV等库将检测到的人脸框和关键点绘制在图像上，以便查看结果。

8. 运行代码：在Jupyter Notebook中逐步运行代码，查看人脸检测和关键点定位的结果。