Python 在使用dlib检测面部地标后，是否有方法选择面部的特定点？

我正在使用Dlib的68点人脸地标预测器，该预测器有68个点，标记在人脸的不同区域，如下图所示：

我已设法从预测的地标中访问特定点，例如，我可以通过以下方法选择唇角处的点，即面部地标预测器中的第48个点 ' 进口cv2 导入dlib 从google.colab.patches导入cv2_imshow

p = "path_to_shape_predictor_68_face_landmarks.dat"
img= cv2.imread('Obama.jpg')
gray=cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor(p)
face = detector(gray)
# Get the shape using the predictor
landmarks=predictor(gray, face)

# Defining x and y coordinates of a specific point
x=landmarks.part(48).x
y=landmarks.part(48).y
# Drawing a circle
cv2.circle(img, (x, y), 6, (0, 0, 255), -1)
cv2_imshow(img)'

它会在指定区域上绘制一个带有红色小圆的图像。然而；如果我想选择一个不是landmark模型68个点的一部分的点，我如何获得它

这张图片将更详细地阐述：

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红色圆圈表示我使用代码访问的点，蓝色圆圈表示所需的点。

我可以向您推荐几种解决方案：

1-简单的方法是使用三角学和几何学，例如计算左眼瞳孔：

pupil_x = int((abs(landmarks.part(39).x + landmarks.part(36).x)) / 2) # The midpoint of a line Segment between eye's corners in x axis
pupil_y = int((abs(landmarks.part(39).y + landmarks.part(36).y)) / 2) # The midpoint of a line Segment between eye's corners in y axis
pupil_coordination = (pupil_x, pupil_y)

完整代码：

import cv2
import dlib

detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_81_face_landmarks.dat")

img = cv2.imread("test.jpg")
(h, w, _) = img.shape
h2 = 600
w2 = int(h2 * h / w)
img = cv2.resize(img , (h2, w2))
img = cv2.flip(img , 1)
gray = cv2.cvtColor(img , cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = detector(gray)
face = faces[0]
landmarks = predictor(gray, face)

pupil_x = int((abs(landmarks.part(39).x + landmarks.part(36).x)) / 2)
pupil_y = int((abs(landmarks.part(39).y + landmarks.part(36).y)) / 2)
pupil_coordination = (pupil_x, pupil_y)

cv2.circle(img, pupil_coordination, 6, (0, 0, 255), -1)
cv2.imshow('Show', img )
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

2-另一种解决方案是使用较大的面部标志模型，请检查：

3-困难的方法是重新培训和定制您自己的形状检测器：

对于地标索引，我使用了以下参考：

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定义要检测的点。你的意思是用鼠标点击一个点，然后你需要得到该点的坐标吗？我需要从给定的面部图像中提取一部分面部，因此我需要指定用于提取特定区域的遮罩函数使用的坐标。尝试使用google face mesh，这给出了468个面部关键点。