Python 检测人脸筛选指定尺寸人脸图片
主要功能是处理一个指定文件夹中的所有图像文件（.jpg 和 .png），并根据图像中检测到的人脸特征，筛选和移动符合条件的图像。具体步骤如下：
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人脸检测和关键点检测： 使用
dlib的预训练人脸检测器（frontal_face_detector）和 68 个关键点预测器来检测图像中的人脸及其关键点（如眼睛、嘴巴等）。 -
条件判断： 对每张图像，如果检测到的人脸宽度小于 130 像素且两眼之间的距离小于 60 像素，则将该图片移动到指定的目标文件夹中，并保持源文件夹的目录结构不变。
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目录结构保持： 在移动符合条件的图片时，保持源文件夹的目录层级结构，即原始文件夹的子目录在目标文件夹中会被保留。
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无效图像处理： 如果一张图像中未检测到人脸或人脸太小，则该图像也会被移动到目标文件夹，并打印相应的提示信息。
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依赖库：
- 使用
dlib进行人脸检测和关键点识别。 - 使用
opencv进行图像处理。 - 使用
os和shutil处理文件和目录操作。
- 使用
主要流程：
- 加载模型：通过
dlib加载人脸检测器和 68 个关键点检