用python框出文件夹中的所有图片中的人脸并且保存

要实现这个需求，需要用到前面提到的人脸检测和人脸识别技术，以及Python的文件操作模块os和glob。

示例代码如下：

import os
import glob
import dlib
import cv2

detector = dlib.get_frontal_face_detector()    # 初始化人脸检测器
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")    # 初始化人脸特征点检测器

# 遍历指定文件夹下的所有jpg和png格式图片
for file_path in glob.glob("image_folder/*.jpg") + glob.glob("image_folder/*.png"):
    # 读取图片
    img = cv2.imread(file_path)

    # 将图片转为灰度图
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 人脸检测
    faces = detector(gray)

    # 循环处理每张人脸
    for i, face in enumerate(faces):
        # 人脸识别
        shape = predictor(gray, face)

        # 提取人脸区域
        left = face.left()
        top = face.top()
        right = face.right()
        bottom = face.bottom()
        face_img = img[top:bottom, left:right]

        # 保存人脸图片
        new_file_path = f"{os.path.splitext(file_path)[0]}_face_{i}.jpg"
        cv2.imwrite(new_file_path, face_img)

        # 在原图中框出人脸区域
        cv2.rectangle(img, (left, top), (right, bottom), (0, 255, 0), 2)

    # 保存带有人脸框的原图
    new_file_path = f"{os.path.splitext(file_path)[0]}_with_faces.jpg"
    cv2.imwrite(new_file_path, img)

这段代码可以遍历指定文件夹下的所有jpg和png格式图片，检测其中的人脸，将每张人脸区域保存为单独的图片，并在原图中框出人脸区域。最终结果是在原文件夹中生成新的图片文件，文件名包含有人脸区域的信息。

需要注意的是，这里使用了os模块来获取文件路径和新文件名，以及glob模块来遍历文件夹中的所有图片。如果要实现更复杂的功能，还需要根据具体需求进行修改。