以下是使用AWS识别人脸API从人脸中裁剪牙齿部分（嘴巴）的解决方法的代码示例：

import boto3

def crop_mouth_from_face(image_path):
    # 创建AWS识别人脸API客户端
    client = boto3.client('rekognition')

    # 读取图像文件
    with open(image_path, 'rb') as image:
        image_bytes = image.read()

    # 调用AWS识别人脸API
    response = client.detect_faces(Image={'Bytes': image_bytes}, Attributes=['ALL'])

    # 获取图像中的人脸信息
    face_details = response['FaceDetails']
    if len(face_details) == 0:
        print("未检测到人脸")
        return

    # 获取人脸中嘴部的位置信息
    mouth_details = face_details[0]['Mouth']
    mouth_left = mouth_details['BoundingBox']['Left']
    mouth_top = mouth_details['BoundingBox']['Top']
    mouth_width = mouth_details['BoundingBox']['Width']
    mouth_height = mouth_details['BoundingBox']['Height']

    # 计算嘴部的绝对位置
    image_width, image_height = get_image_dimensions(image_path)
    abs_mouth_left = int(image_width * mouth_left)
    abs_mouth_top = int(image_height * mouth_top)
    abs_mouth_width = int(image_width * mouth_width)
    abs_mouth_height = int(image_height * mouth_height)

    # 裁剪嘴部图像
    image = Image.open(image_path)
    mouth_image = image.crop((abs_mouth_left, abs_mouth_top, abs_mouth_left + abs_mouth_width, abs_mouth_top + abs_mouth_height))

    # 展示裁剪后的嘴部图像
    mouth_image.show()

# 测试
crop_mouth_from_face('image.jpg')

以上代码示例使用boto3库创建了AWS识别人脸API的客户端，并调用了detect_faces方法来检测图像中的人脸。然后，它提取了检测到的人脸中嘴部的位置信息，并根据位置信息计算了嘴部在图像中的绝对位置。最后，它使用PIL库的Image类来打开图像文件，并使用crop方法从图像中裁剪出嘴部部分。最后，它展示了裁剪后的嘴部图像。