python识别人脸颜值打分代码

识别人脸颜值是一个比较主观的问题，因为不同的人有不同的审美观。但是可以使用一些机器学习模型来预测人脸颜值的高低。

以下是使用Python和OpenCV库实现人脸识别和颜值打分的代码示例：

import cv2
import dlib
import math

# 加载dlib的人脸检测器和预测器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor('shape_predictor_68_face_landmarks.dat')

# 加载颜值打分模型，这里假设已经训练好了模型
model = ...

# 计算两个点之间的欧氏距离
def euclidean_distance(pt1, pt2):
    x1, y1 = pt1
    x2, y2 = pt2
    return math.sqrt((x1 - x2) ** 2 + (y1 - y2) ** 2)

# 计算两个眉毛峰值点之间的距离
def eyebrow_distance(points, start, end):
    pt1 = points[start]
    pt2 = points[end]
    return euclidean_distance(pt1, pt2)

# 计算两个眼角之间的距离
def eye_distance(points, start, end):
    pt1 = points[start]
    pt2 = points[end]
    return euclidean_distance(pt1, pt2)

# 计算人脸颜值得分
def get_beauty_score(image):
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 使用dlib的人脸检测器检测人脸
    faces = detector(gray, 1)
    if len(faces) == 0:
        return None
    # 使用dlib的预测器预测人脸关键点
    landmarks = predictor(gray, faces[0])
    points = [(p.x, p.y) for p in landmarks.parts()]
    # 计算眉毛和眼睛的距离
    left_eyebrow_distance = eyebrow_distance(points, 17, 21)
    right_eyebrow_distance = eyebrow_distance(points, 22, 26)
    eye_distance = eye_distance(points, 36, 45)
    # 将这些距离作为特征输入到模型中，返回颜值得分
    features = [left_eyebrow_distance, right_eyebrow_distance, eye_distance]
    score = model.predict(features)
    return score[0]

这个代码示例中假设已经训练好了一个模型，可以根据你的需要进行训练。在实际使用时，需要根据实际情况对代码进行调整和优化。