python 图片人像比对

要实现图片人像比对，可以使用OpenCV和dlib库。以下是一个简单的示例代码：

import cv2
import dlib

# 加载人脸检测器和人脸关键点检测器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")

# 加载两张图片
img1 = cv2.imread("image1.jpg")
img2 = cv2.imread("image2.jpg")

# 将图片转换为灰度图像
gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 检测人脸
faces1 = detector(gray1)
faces2 = detector(gray2)

# 提取人脸关键点
for face in faces1:
    landmarks1 = predictor(gray1, face)
    for n in range(0, 68):
        x = landmarks1.part(n).x
        y = landmarks1.part(n).y
        cv2.circle(img1, (x, y), 2, (0, 255, 0), -1)

for face in faces2:
    landmarks2 = predictor(gray2, face)
    for n in range(0, 68):
        x = landmarks2.part(n).x
        y = landmarks2.part(n).y
        cv2.circle(img2, (x, y), 2, (0, 255, 0), -1)

# 显示结果
cv2.imshow("Image 1", img1)
cv2.imshow("Image 2", img2)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，我们首先加载了人脸检测器和人脸关键点检测器。然后，我们加载了两张图片，并将它们转换为灰度图像。接下来，我们使用人脸检测器检测出图像中的人脸，并使用人脸关键点检测器提取出人脸的关键点。最后，我们在图片上绘制出关键点，并显示结果。

请注意，上述代码仅仅是一个简单的示例，用于演示如何使用OpenCV和dlib进行人像比对。实际上，人像比对是一个复杂的任务，可能需要更高级的算法和方法来实现更准确的结果