使用python Normalize人脸标志数据
问题描述：
我目前正在学习python并使用tensorflow进行游戏。使用python Normalize人脸标志数据
我有一堆图像，我已经获得了一个人的面部特征，如耳朵和眼睛的地标（像素点）。另外，它还为我提供了一个存在脸部的方框（4个坐标）。
我的目标是将来自不同图像的所有数据归一化为标准大小的矩形/平方，并计算相对于归一化大小的地标的位置。
是否有一个API可以让我做到这一点，或者我应该开始自己计算点数？
在此先感谢。
答
其实我觉得我已经想通了，很简单的数学其实，这里就是我会做
- 抓住每一个点，并带走了第一箱点的值 - 这会给我点仿佛箱子从[0,0]开始
- 将箱子/规格化尺寸比率应用于每个点