要编写一个测颜值的编程代码，你可以使用Python和一些流行的计算机视觉和机器学习库，如OpenCV和深度学习模型。以下是一个使用Python和OpenCV进行颜值评估的基本示例代码：
```python
import cv2
加载人脸识别模型
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
加载颜值评估模型（这里假设是一个预先训练好的深度学习模型）
beauty_model = cv2.dnn.readNetFromTorch('models/average_imagenet.data')
加载图像
image = cv2.imread('test_image.jpg')
将图像转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
人脸检测
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
对每个检测到的人脸进行颜值评估
for (x, y, w, h) in faces:
face = image[y:y+h, x:x+w]
blob = cv2.dnn.blobFromImage(face, 1, (227, 227), (103.939, 116.779, 123.680), swapRB=True, crop=False)
beauty_model.setInput(blob)
output = beauty_model.forward()
获取颜值评估结果（这里假设输出是一个数值，代表颜值分数）
beauty_score = output
print(f"Face beauty score: {beauty_score}")
显示结果图像
cv2.imshow('Beauty Score', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
请注意，这个示例代码假设你已经有了一个预先训练好的颜值评估模型（`average_imagenet.data`），并且你的环境中已经安装了OpenCV库。
如果你想要一个更完整的解决方案，你可能需要：
1. 收集并标注一个包含大量人脸图像的数据集，用于训练和评估颜值评估模型。
2. 选择或训练一个适合颜值评估的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）。
3. 实现人脸检测、关键点检测和面部特征提取的步骤。
4. 将训练好的模型集成到你的应用程序中，并确保它可以处理新的图像数据并给出颜值评分。
此外，你还可以考虑使用现成的API服务，如百度AI的人脸识别和颜值评估API，这些服务通常提供更高的准确性和更简单的集成过程。例如，你可以使用百度AI的Python SDK来获取人脸的性别、年龄和颜值信息。