来一个是torchlm库 标注人脸68点的实例

TorchLM是一个基于PyTorch的人脸关键点检测库，它通常用于面部特征分析，比如人脸识别、表情识别等。然而，它的核心功能并不是直接提供标注人脸68个关键点的功能，而是利用深度学习模型（如CNN或Transformer架构）来预测面部特征点。

如果你想了解如何使用TorchLM或者其他类似库（如dlib、MTCNN或者Face landmark detection models like MTCNN或Dlib）来标注68个人脸关键点，这里有一个简化版的步骤：

1. 安装必要的库：

   pip install torch torchvision mtcnn

2. 导入所需模块并加载预训练模型（假设使用mtcnn进行人脸检测和5-point facial landmarks）：

   import torch
   from mtcnn.mtcnn import MTCNN

   detector = MTCNN()

3. 加载图像，并进行人脸检测和关键点定位：

   img = ... # 从文件读取或者网络获取图片
   results = detector.detect_faces(img)
   for face in results:
       landmarks = face['landmarks']  # 这里得到的是5点的关键点，如果需要68点可能还需要额外处理

4. 对于68点关键点的数据，有些库可能会提供额外的工具来进行解码或转换，比如OpenCV或者face_recognition库。

注意：TorchLM本身并不包含68点关键点的标注功能，你需要结合其他专门的人脸关键点检测算法才能实现这个目标。如果你想要68点，可能需要查找专门针对该任务的预训练模型，例如dlib的`shape_predictor_68_face_landmarks`。