Mediapipe 0.9.1是否支持人脸关键点？FaceLandmarkerOptions为何不存在？

Mediapipe 0.9.1确实没有vision.FaceLandmarkerOptions这个API——mediapipe.vision是Mediapipe 0.10.0及以上版本才推出的全新视觉任务架构，你的0.9.1版本还停留在旧的mediapipe.solutions体系，人脸关键点功能是存在的，只是API位置不同。

你需要使用旧版的mediapipe.solutions.face_mesh模块来实现，这是0.9.1中对应的人脸关键点检测工具，具体使用示例如下：

import cv2
import mediapipe as mp

# 初始化FaceMesh
mp_face_mesh = mp.solutions.face_mesh
face_mesh = mp_face_mesh.FaceMesh(
    static_image_mode=True,
    max_num_faces=1,
    min_detection_confidence=0.5
)

# 读取图像（示例）
image = cv2.imread("your_image.jpg")
# 转换为RGB（Mediapipe要求输入RGB格式）
image_rgb = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
# 处理图像获取结果
results = face_mesh.process(image_rgb)

# 提取人脸关键点
if results.multi_face_landmarks:
    for face_landmarks in results.multi_face_landmarks:
        # 每个face_landmarks包含468个关键点，遍历获取坐标
        for idx, landmark in enumerate(face_landmarks.landmark):
            # 关键点坐标是归一化的，需要转换为图像实际像素坐标
            x = int(landmark.x * image.shape[1])
            y = int(landmark.y * image.shape[0])
            z = landmark.z  # 深度值（可选）
            print(f"关键点 {idx}: ({x}, {y})")

# 释放资源
face_mesh.close()

几个关键说明：

• static_image_mode=True适用于单张静态图片，若是视频流可以设为False
• max_num_faces控制最多检测的人脸数量
• 关键点坐标默认是归一化值（0-1范围），需要乘以图像的宽高得到实际像素位置

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ckot