用python实现：直接输入人脸特征点，然后输入一张图片并重构图片中的人脸表情

由于缺乏更具体的要求，以下是一个基本的实现，只使用了dlib库进行人脸特征点检测和变形，以及OpenCV库进行图像处理和显示。

import dlib
import cv2
import numpy as np

# 加载人脸检测器和特征点检测器
face_detector = dlib.get_frontal_face_detector()
landmark_predictor = dlib.shape_predictor('shape_predictor_68_face_landmarks.dat')

# 输入人脸特征点坐标
landmarks = []
for i in range(68):
    x, y = input('请输入特征点{}的坐标，用空格分隔：'.format(i+1)).split()
    landmarks.append((int(x), int(y)))
landmarks = np.array(landmarks, dtype=np.int32)

# 读取待处理图像
img = cv2.imread('input.jpg')

# 检测人脸并获取特征点
face_rects = face_detector(img, 0)
if len(face_rects) == 0:
    print('未检测到人脸')
    exit()
rect = face_rects[0]
shape = landmark_predictor(img, rect)
face_landmarks = np.array([(shape.part(i).x, shape.part(i).y) for i in range(68)], dtype=np.int32)

# 计算仿射变换矩阵
M = cv2.getAffineTransform(face_landmarks[:3], landmarks[:3])

# 变形人脸
img_warped = cv2.warpAffine(img, M, (img.shape[1], img.shape[0]), borderMode=cv2.BORDER_REFLECT)

# 显示结果
cv2.imshow('input', img)
cv2.imshow('output', img_warped)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

使用时，先将预先准备好的人脸特征点坐标输入程序中，然后输入待处理的图片路径即可。注意，由于dlib库所使用的特征点编号与其他库可能不同，因此在输入特征点时需要按照dlib库的编号进行输入。