写一个导入OpenCV和Dlib库 读取用户上传的图片作为原始图片 使用OpenCV进行人脸检测，得到人脸位置坐标 使用Dlib库定位人脸关键点，得到眼睛、嘴巴、眉毛等位置坐标 将关键点位置数据用于生成一个人脸网格，方便进行形变处理 使用形变算法对人脸特征进行卡通化，比如加大眼睛、改变眉毛形状、加大嘴巴等 使用OpenCV将卡通处理后的面部特征和原始图片进行融合 让用户选择存储位置，保存卡通化后的图片的程序

以下是代码示例：

import cv2
import dlib

# 读取用户上传的图片
image = cv2.imread('user_upload.png')

# 使用OpenCV进行人脸检测并获取人脸位置坐标
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
for (x, y, w, h) in faces:
# 使用Dlib库定位人脸关键点
predictor_path = 'shape_predictor_68_face_landmarks.dat'
predictor = dlib.shape_predictor(predictor_path)
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
dlib_rect = dlib.rectangle(x, y, x+w, y+h)
shape = predictor(gray, dlib_rect)
# 获取人脸关键点坐标
points = shape.parts()
landmarks = []
for i,point in enumerate(points):
landmarks.append((point.x, point.y))

# 使用关键点位置数据生成一个人脸网格
mesh = create_mesh(landmarks)

# 使用形变算法对人脸特征进行卡通化
cartoon_mesh = cartoonify(mesh)

# 使用OpenCV将卡通处理后的面部特征和原始图片进行融合
result = merge(image, cartoon_mesh)

# 保存卡通化后的图片到指定位置
cv2.imwrite('cartoon_image.png', result)