21人脸检测点 三个特征点 获取人脸打开比率

对于人脸检测点和三个特征点，我理解为你可能是指人脸关键点检测。常见的人脸关键点检测算法有基于传统机器学习的方法和基于深度学习的方法。其中，基于深度学习的方法在准确度和速度上都有很大的提升，如MTCNN、RetinaFace等。

对于获取人脸打开比率，你可以通过计算两个嘴唇的距离来实现。具体的实现方法如下：

1. 先通过人脸检测算法检测出人脸，并进行关键点检测，得到嘴唇的关键点坐标。

2. 计算左右两个嘴唇的中心点坐标，可以通过嘴唇关键点坐标的平均值来计算。

3. 计算两个嘴唇中心点之间的距离，可以使用欧几里得距离或者其他距离度量方法来计算。

4. 根据计算出的嘴唇距离和特定的阈值进行比较，如果嘴唇距离小于阈值，则表示人脸是打开的。

需要注意的是，不同的人脸检测算法和关键点检测算法可能会得到不同的关键点坐标，因此需要根据实际情况进行调整。同时，嘴唇距离的阈值也需要根据实际情况进行设置，以达到较好的效果。

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得到21人脸检测点了 三个特征点 获取眼睛打开比率

获取眼睛打开比率可以通过计算两个眼睛的长宽比来实现。具体的实现方法如下：

1. 先通过人脸检测算法检测出人脸，并进行关键点检测，得到眼睛的关键点坐标。

2. 根据眼睛关键点的坐标计算出眼睛的长宽，可以通过两个眼角的距离计算眼睛的宽度，通过眼睛上下眼睑的距离计算眼睛的高度。

3. 计算出眼睛的长宽比，即眼睛的宽度除以眼睛的高度。

4. 根据计算出的眼睛长宽比和特定的阈值进行比较，如果眼睛长宽比小于阈值，则表示眼睛是闭合的。

需要注意的是，不同的人脸检测算法和关键点检测算法可能会得到不同的关键点坐标，因此需要根据实际情况进行调整。同时，眼睛长宽比的阈值也需要根据实际情况进行设置，以达到较好的效果。

人脸关键点检测和人脸特征点检测的区别

人脸关键点检测和人脸特征点检测是人脸识别领域中的两个不同任务。

人脸关键点检测是指识别出人脸图像中特定的关键点，例如眼睛、鼻子、嘴巴等。这些关键点通常用于定位人脸的不同部位，以便进行后续的分析和处理。关键点检测可以帮助实现人脸对齐、表情识别、姿态估计等应用。

而人脸特征点检测则是识别出人脸图像中的一些特定的特征点，例如眉毛的高低位置、嘴唇的形状等。这些特征点通常用于刻画人脸的特征，以便进行人脸比对、面部表情分析等任务。特征点检测可以帮助实现人脸识别、情感分析、虚拟化妆等应用。

因此，人脸关键点检测更注重于定位人脸的不同部位，而人脸特征点检测更注重于刻画人脸的特定特征。两者在应用场景和算法实现上都有所不同，但都是人脸识别中的重要任务。