将labelme标注的人脸关键点json文件转化为dlib能用的数据

要将labelme标注的人脸关键点json文件转化为dlib能用的数据，可以按照以下步骤进行：

1. 使用Python的json库将json文件读入到程序中。

2. 对于每个标注的人脸，从json数据中提取出关键点坐标。

3. 将关键点坐标转换为dlib需要的格式。具体来说，dlib需要的格式是一个numpy数组，每一行表示一个关键点，包含两个值，分别是横坐标和纵坐标。因此，需要将每个关键点的横纵坐标存储为一个numpy数组，然后将所有关键点的numpy数组按行方向合并成一个大的numpy数组。

4. 将所有人脸的关键点数据存储为一个列表，每个元素表示一个人脸的关键点数据，即一个numpy数组。

下面是一个示例代码，演示了如何将labelme标注的人脸关键点json文件转化为dlib能用的数据：

import json
import numpy as np

# 读入json文件
with open('face.json', 'r') as f:
    data = json.load(f)

faces = []
for shape in data['shapes']:
    # 判断是否为人脸标注
    if shape['label'] == 'face':
        # 从json数据中提取出关键点坐标
        keypoints = shape['points']
        # 将关键点坐标转换为dlib需要的格式
        np_keypoints = np.array(keypoints, dtype=np.float32)
        # 将所有关键点的numpy数组按行方向合并成一个大的numpy数组
        np_keypoints = np_keypoints.reshape(-1)
        # 将关键点数据添加到人脸列表中
        faces.append(np_keypoints)

# 将所有人脸的关键点数据存储为一个列表
face_landmarks = faces