Как расширить 2d-массив (30x20) до 36x60, который содержится в 2d-массиве 620x480?

В первой части вы можете использовать cv2.matchTemplate, чтобы найти область глаз на лице, а затем в соответствии с желаемым размером вы можете увеличить ее. Подробнее об этом можно прочитать здесь.

ИСПОЛЬЗУЕМОЕ ИЗОБРАЖЕНИЕ ЛИЦА

ИСПОЛЬЗУЕТСЯ ИЗОБРАЖЕНИЕ ГЛАЗА

Размер глаз у меня (12, 32).

face = cv2.imread('face.jpg', 0)
eye = cv2.imread('eye.jpg', 0)
w, h = eye.shape[::-1]
res = cv2.matchTemplate(face,eye,cv2.TM_CCOEFF)
min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res)
top_left = max_loc
bottom_right = (top_left[0] + w, top_left[1] + h)
cv2.rectangle(face ,top_left, bottom_right, 255, 2)
cv2.imshow('image', face)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Результат с этим кодом:

Теперь у меня есть верхняя левая и нижняя правая координаты глаза, которые совпадают, где top_left = (112, 108) и bottom_right = (144, 120). Теперь, чтобы расширить их до размеров 36x60, я просто вычитаю требуемые значения из top_left и добавляю требуемые значения в bottom_right.

РЕДАКТИРОВАТЬ 1

Вопрос был отредактирован, что предполагает, что dlib использовался вместе с моделью, обученной выполнять обнаружение левого глаза. Используя тот же код, который я получил

После этого, как было предложено выше, я нахожу top_left = (x,y) и bottom_right = (x+w, y+h).

Теперь, если размер глаза меньше 36x60, нам просто нужно взять область вокруг него, чтобы расширить его до 36x60, в противном случае мы должны расширить его таким образом, чтобы соотношение сторон не нарушалось, а затем изменить размер, и его нельзя было жестко запрограммировать. Используемый полный код:

import dlib
from imutils.face_utils import shape_to_np
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor('res/model.dat')

face = cv2.imread('face.jpg', 0)
img = face.copy()
dets = detector(img, 0)
for i, det in enumerate(dets):
    shape = shape_to_np(predictor(img, det))
    shape_left_eye = shape[36:42]
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(shape_left_eye)
    cv2.rectangle(face, (x, y), (x + w, y + h), (255, 255, 255), 1)
top_left = (x, y)
bottom_right = (x + w, y + h)
if w <= 36 and h <= 60:
    x = int((36 - w)/2)
    y = int((60 - h)/2) 
else:
    x1 = w - 36
    y1 = h - 60
    if x1 > y1:
        x = int((w % 3)/2)
        req = (w+x) * 5 / 3
        y = int((req - h)/2)
    else:
        y = int((h % 5)/2)
        req = (y+h) * 3 / 5
        x = int((req - w)/2)
top_left = (top_left[0] - x, top_left[1] - y)
bottom_right = (bottom_right[0] + x, bottom_right[1] + y)        
extracted = face[top_left[1]:bottom_right[1], top_left[0]:bottom_right[0]]
result = cv2.resize(extracted, (36, 60),  interpolation = cv2.INTER_LINEAR)
cv2.imshow('image', face)
cv2.imshow('imag', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Что дает нам область глаза размером 36x60:

Это касается случая, когда размер глаза меньше 36x60. Для второго случая, когда размер глаза больше, чем область 36x60, я использовал face = cv2.resize(face, None, fx=4, fy=4, interpolation = cv2.INTER_CUBIC). В результате:

Обнаруженный размер глаза равен (95, 33), а извлеченная область — (97, 159), что очень близко к соотношению сторон 3:5 до изменения размера, что также удовлетворяет второй задаче.