python计算人脸距离

在Python中，计算人脸之间的距离通常涉及到计算机视觉领域，特别是人脸识别和特征匹配。一种常见方法是使用机器学习库如Dlib或OpenCV结合Haar级联分类器或深度学习模型（比如FaceNet、MTCNN等）来检测人脸，然后提取特征（例如特征点坐标）。

下面是一个简单的步骤：

1. **安装必要的库**：首先需要安装`dlib`和`numpy`库，用于人脸检测和数学计算。

pip install dlib numpy

2. **人脸检测**：使用`dlib.get_frontal_face_detector()`获取面部位置。

import dlib

detector = dlib.get_frontal_face_detector()
image = ...  # 读取或导入图片
faces = detector(image, 1)  # 第二个参数设置多张脸最大查找次数

3. **计算特征点**：对于每个检测到的人脸，获取关键点（landmarks）。

predictor = dlib.shape_predictor('shape_predictor_68_face_landmarks.dat')  # 使用预训练模型
for face in faces:
    landmarks = predictor(image, face)

4. **测量距离**：从特征点坐标中选择两个你关心的距离，如眼睛中心或鼻子与嘴唇中心等。可以使用`numpy`的`linalg.norm()`函数计算欧氏距离。

distances = []
for landmark1, landmark2 in zip(landmarks.parts(), [part for part in range(30, 36)]):  # 选取两对点
    distance = np.linalg.norm(np.array(landmark1) - np.array(landmark2))
    distances.append(distance)
average_distance = sum(distances) / len(distances)