电影级别面补设备的代码，应用到dlib,opencv,tensorflow ，画点捕捉的方式

以下是一个基于dlib、opencv和tensorflow的电影级别面部补偿设备的代码，使用画点捕捉的方式：

import dlib
import cv2
import numpy as np
import tensorflow as tf

# 加载dlib的人脸检测器和68个关键点检测器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")

# 加载tensorflow的人脸关键点检测模型
model = tf.keras.models.load_model('face_keypoints_model.h5')

# 定义颜色和线宽
color = (0, 255, 0)
thickness = 2

# 定义画点函数
def draw_points(img, points):
    for point in points:
        x, y = point
        cv2.circle(img, (x, y), thickness, color, thickness)

# 定义预处理函数
def preprocess(img):
    # 将图像缩放到指定大小
    img = cv2.resize(img, (96, 96))
    # 将像素值转换为0-1之间的浮点数
    img = img / 255.0
    # 将图像从BGR格式转换为RGB格式
    img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    # 将图像转换为4D张量，以便于输入到模型中
    img = np.expand_dims(img, axis=0)
    return img

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取一帧图像
    ret, frame = cap.read()

    # 检测人脸
    faces = detector(frame)

    # 遍历每一个人脸
    for face in faces:
        # 检测人脸关键点
        landmarks = predictor(frame, face)

        # 将关键点转换为numpy数组
        points = []
        for i in range(68):
            x = landmarks.part(i).x
            y = landmarks.part(i).y
            points.append((x, y))
        points = np.array(points)

        # 绘制关键点
        draw_points(frame, points)

        # 提取人脸区域
        x1, y1 = np.min(points, axis=0)
        x2, y2 = np.max(points, axis=0)
        face_img = frame[y1:y2+1, x1:x2+1, :]

        # 预处理人脸图像
        face_img = preprocess(face_img)

        # 使用模型预测人脸关键点
        pred_points = model.predict(face_img)[0]

        # 将预测的关键点转换为像素坐标
        pred_points = ((pred_points + 0.5) * (x2 - x1) + x1).astype(int)

        # 绘制预测的关键点
        draw_points(frame, pred_points)

    # 显示图像
    cv2.imshow('frame', frame)

    # 按下q键退出循环
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放摄像头并关闭窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

这个代码使用dlib的人脸检测器和68个关键点检测器来检测人脸并提取关键点，然后使用tensorflow的人脸关键点检测模型来预测人脸的关键点。最后，使用opencv的函数将关键点绘制在原始图像上并显示出来。