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宽脸隆鼻效 🌹 果 🌾
宽脸隆鼻术可以改善宽脸的外观，使其看起来更窄更、精致以。下是隆鼻手术对宽脸带来的具体效果 💐 ：
缩窄脸型：隆鼻手术通过增加鼻子的高度和投影，可以 🐬 视觉上缩窄上脸。
鼻骨和鼻软骨的重 🦟 塑 🐕 有助于减少鼻翼的宽度，使脸型看起来更窄 🌿 。
提升 ☘ 鼻额角：
垫高鼻根可以提升鼻额角，拉，长上庭从而让 🦈 脸型看起来更窄。
改善 🐎 鼻后 🦅 倾：
宽脸通 🌵 常伴有鼻后倾 🦉 ，即鼻尖朝上。隆鼻，手，术。可以矫正 🐳 鼻后倾使鼻子看起来更直从而缩窄脸部中庭
突出鼻梁：垫 🐧 高鼻梁可以通过增 🐳 加其高度和投影来增强鼻子的存在感。突出的鼻梁可以吸引视线，分 🐞 。散对宽脸的注意力
打造 🐬 协调 🦅 的五 🌴 官：
隆鼻手术可以改善鼻子与其他五官的比例。一个精 🐕 致的鼻子可以与宽脸其他部位形成和 🦟 谐的整 🌺 体，使。脸型看起来更平衡
值得注意 🌻 的 🐯 限 🐧 制：
虽然隆鼻手 🦉 术可以改善宽脸的外观，但 🕸 它也 🐕 有一些限制：
严重不对称：如果宽脸是由于严重不对称造成 🐎 的，隆鼻手术可能无法 🦄 完全解决问 🐧 题。
过度肿胀：手术后最初会出现 🐯 肿胀，这可能会暂时掩盖隆鼻 🍀 手 🌿 术的效果。
瘢痕形成：少数情况下，手，术可能会留 🐕 下明显疤痕这可能会影响隆鼻手 🐦 术的整体效果 🦊 。
美学偏好：隆鼻手术的效果最终取决于个人的美学偏好。一些人可 🐯 能更 🐛 喜欢自然的外观，而。另一些人可能更喜欢 💐 更戏剧化的效果
隆鼻手术可以有效地改善宽脸的外观。通过 🐧 仔细 🌿 术前规划和经验丰富的整形外科医生 🐟 的技术宽脸，患者可以获得更窄更、精。致的脸型
宽脸隆 🐴 鼻效果
宽脸顾名思义就 🐞 是脸的宽度过宽，在，进，行，隆鼻手术时医 🐠 生会根据宽脸的特点选择适合的 🐒 假体和手术方案以达到改善宽脸效果。
视频示范1. 术 🐺 前评估：医生会对宽脸患 🐦 者进行面部评估，确定鼻子的宽度 🕊 、高度和形状。
2. 选择假体 🌾 ：对 🌻 于宽脸患者，医生通常会 🦍 选择较短较宽、的假体，以避免鼻梁过高。
3. 手术过程：隆鼻手术通常采用局部麻醉，医，生会在 🐅 鼻孔内做切口将假体植入鼻梁。
4. 术后护理术后：需 🐳 要进 🦟 行冰敷和休息，以消肿止痛 🐡 。
效果：宽脸隆鼻手术可以改善以下 🌿 几个方面：
缩小鼻翼 🦁 宽度：假体植入鼻梁后鼻翼，会，被向上推从而缩小鼻翼宽度。
提升鼻梁高 🌻 度：假体垫高鼻梁，使鼻子更加挺拔。
改善面部比例：隆 🪴 鼻手术可以平衡宽脸的面部比例，让鼻子与脸型更加协调。
需 🌾 要 🌲 注意 🕷 的是：
宽脸隆鼻手术需要选择经验 🐳 丰富的医生术，前，做好充分的沟通以确保手术效果满意。
宽脸隆鼻的效果与 🐅 个 🌵 人的脸型、基、础条件选择的手术方式和医生的技术 🐘 水平等因素有关。
宽脸隆鼻的效果 🐘 ：
改善正面 🌴 视觉：垫 🦁 高鼻梁可以缩短宽脸的横向距离，使脸型看起来更窄。
调整 🐬 侧面轮廓：垫高鼻尖 🐠 可以拉长中庭，改 🐴 善侧面线条。
改善鼻部形态：垫鼻梁或鼻尖 🌲 可以 🌴 使鼻部更立体改善，宽鼻子或塌 🐳 鼻梁等问题。
宽脸隆鼻 🍁 的 🐺 注意事项：
选择合适的假体：宽脸适合选择高度和宽度适中的假体 🌸 ，避免鼻梁过高或过宽导致不协调 🌿 。
注重侧面线条：宽 🐅 脸 🌸 隆鼻应考虑侧面线条的改善，避免垫高鼻尖过度导致侧脸线 🐳 条过于突兀。
术后护理术后：应遵从医嘱进 🌼 行护 🐵 理，避，免剧烈运动和鼻部碰撞促进伤口恢复。
术后效果 🐎 的影响因素 💐 ：
脸型：圆脸和方脸的宽脸效果 🌷 不同圆脸，更，适合自然垂 🦄 直的鼻型而方脸则适合更硬朗的线条。
皮肤张 🦢 力皮肤张力：较高的宽脸隆鼻效果更好，假体不容 🌻 易 🦁 透出。
手术难度：宽脸隆鼻 🐞 手术难度较大，需要经验丰富的医生进行操作。
术后恢复：个 🐒 人的恢复情况也会影响 🌲 术后效果。
建议：在进行宽脸隆鼻 🐘 之前，应，咨询专业整形外科医生了解自己的脸型条件和手术风险。选，择。经验丰富的医生并根据自身情况制定合适的手术方案才能获得理想的术后效果
from PIL import Image
import face_recognition
import numpy as np
uploaded = files.upload()
for fn in uploaded.keys():
load the input image and convert it to RGB
image = face_recognition.load_image_file(fn)
rgb = image[:, :, ::1]
Find all the faces in the image using the default CNN model
face_locations = face_recognition.face_locations(rgb)
Print the location of each face in the image
face_landmarks_list = face_recognition.face_landmarks(rgb)
for face_landmarks in face_landmarks_list:
Print the location of each facial feature in this face
for name, points in face_landmarks.items():
convert nose landmark coordinates from 2d image points to 3d.
points = np.array(points)
model = face_recognition.face_landmarks_to_face_landmarks_68_model(
points)
calculate the length between nose_bridge and tip of the nose.
length=np.linalg.norm(np.array(model[27]) np.array(model[33]))
calculate the width between between the nostrils.
width=np.linalg.norm(np.array(model[31]) np.array(model[35]))
calculate the nose length ratio.
lr=length/width
print the ratio
print(name, lr)
draw a box around the face
top, right, bottom, left = face_locations[0]
face_image = image[top:bottom, left:right]
pil_image = Image.fromarray(face_image)
pil_image.show()