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人脸关键点

使用Google的人脸检测工具MediaPipe来做人脸关键点的检测，可以按照Face Mesh Detection with Python and OpenCV的操作安装MediaPipe并可视化关键点。 

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import cv2
import mediapipe as mp
 
#Face Mesh
 
mp_face_mesh = mp.solutions.face_mesh
face_mesh = mp_face_mesh.FaceMesh()
 
#Image
 
image = cv2.imread("/home/python/OpenCV/faceMash/image1.jpg")
height, width, _ = image.shape
rgb_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
 
#Facial landmarks
result = face_mesh.process(image)
 
 
for facial_landmarks in result.multi_face_landmarks:
   for i in range(0, 468):
      
       pt1 = facial_landmarks.landmark[i]
       x = int(pt1.x * width)
       y = int(pt1.y * height)
      
       cv2.circle(image, (x,y), 2, (100,100,0), -1)
       #cv2.putText(image, str(i), (x,y), 0,1,(0,0,0))
 
 
 
cv2.imshow("Face Mesh detection", image)
cv2.waitKey(0)
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看到很多人的主页做的好看丝滑又专业，不免得想拥有一个自己的。最开始使用Github Pages的默认静态网页生成器jekyll搭建了一个，但是奈何觉得有些复杂和浮夸。搜索一番，发现Hexo和NexT Theme使用广泛，而且找到了我想要的比较简洁的风格示例，比如木鸟杂记、IIssNan’s Notes、NightTeam、In Absentia，在阅读官方文档和热情网友分享的文章（比如如何在 GitHub 上写博客？）中，在不懂得各种前端知识情况下，一步步搭建了一个机遇GitHub Pages + Hexo + NexT的个人主页。刚刚开始，对于Hexo一点儿也不熟悉，还有很多需要配置的地方，但是趁着热乎劲，把搭建的历程记录下来，为后来者以参考，为自己以作备忘。

Note: 完工之后回头看，由于对相关背景知识不了解，胡乱查了很多，其实Hexo的官方文档才是最好的教学和参考，详尽而工整，是很好的技术文档范例，而且有中文版哟～

  1. 个人主页的文件是以repo的形式托管在GitHub上的，所以第一步要创建一个名为 {username}.github.io的项目，按照creating a github pages site一步步操作即可。

  2. 安装Nodejs和Hexo, Hexo Overview

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