Python如何通过dlib和OpenCV将人脸特征存入mysql数据库的代码

这里提供一个简单的示例代码，仅供参考：

import dlib
import cv2
import mysql.connector

# 连接MySQL数据库
mydb = mysql.connector.connect(
  host="localhost",
  user="root",
  password="password",
  database="testdb"
)

# 创建游标对象
mycursor = mydb.cursor()

# 加载dlib的人脸检测模型和68个关键点模型
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")

# 加载OpenCV的摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取摄像头帧
    ret, frame = cap.read()

    # 将RGB图像转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 使用dlib进行人脸检测
    faces = detector(gray)

    # 遍历检测到的人脸
    for face in faces:
        # 获取人脸的68个关键点
        landmarks = predictor(gray, face)

        # 将关键点的坐标转换为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)

        # 将人脸特征向量转换为字符串
        feature_str = np.array2string(points.flatten(), separator=',')

        # 将人脸特征向量存入MySQL数据库
        sql = "INSERT INTO faces (feature) VALUES (%s)"
        val = (feature_str,)
        mycursor.execute(sql, val)
        mydb.commit()

    # 显示人脸检测结果
    for face in faces:
        cv2.rectangle(frame, (face.left(), face.top()), (face.right(), face.bottom()), (0, 255, 0), 2)

    cv2.imshow('frame', frame)

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

# 释放摄像头和窗口资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

上述代码使用dlib进行人脸检测和关键点提取，然后将关键点坐标转换为numpy数组并存入MySQL数据库。需要注意的是，这里将人脸特征向量直接转换为字符串并存入数据库，可能不是最优的做法。在实际应用中，可以将特征向量转换为二进制数据并使用BLOB类型存储。