树莓派人脸识别人像倒立

### 解决树莓派上人脸识别时人像倒立的问题

对于树莓派上的人脸识别过程中遇到的人像倒立问题，可以采用图像处理技术中的旋转方法来校正。当检测到人脸处于不正常的角度时，通过计算得出该人脸的倾斜角度并利用 `cv2.getRotationMatrix2D` 和 `cv2.warpAffine` 函数来进行矫正操作。

为了获取正确的人脸方向，可以通过定位两只眼睛的位置来估计脸部的姿态角。具体来说，假设已经获得了双眼坐标 $(x_1,y_1)$ 和 $(x_2,y_2)$ ，那么可以根据这两个点之间的连线与水平线形成的夹角 $\theta$ 来调整整个面部的方向[^1]：

$$ \theta=\arctan\left(\frac{y_2-y_1}{x_2-x_1}\right)\times\frac{180}{\pi} $$

接着创建一个围绕着中心点 (cx,cy) 的二维仿射变换矩阵 M 并应用至原图 img 上完成旋转变换:

import cv2
import numpy as np

def correct_face_orientation(img, eye_left, eye_right):
    # 计算两眼间的中点作为旋转中心
    cx = int((eye_left[0]+eye_right[0]) / 2)
    cy = int((eye_left[1]+eye_right[1]) / 2)

    # 获取当前头部姿态角 theta
    dY = eye_right[1]-eye_left[1]
    dX = eye_right[0]-eye_left[0]
    angle = np.degrees(np.arctan2(dY,dX)) - 180
    
    # 构建绕指定中心逆时针旋转angle度数的转换矩阵M
    M = cv2.getRotationMatrix2D((cx,cy),angle,scale=1.0)

    # 应用仿射变换纠正图片朝向
    rotated_img = cv2.warpAffine(img,M,(img.shape[1],img.shape[0]))
    
    return rotated_img

上述代码实现了基于眼部特征点位置对面部进行定向的功能，在实际部署前还需要考虑边界情况以及性能优化等问题。此外需要注意的是，如果摄像头安装方式特殊，则可能需要额外加入偏移量或者其他修正措施以适应特定应用场景下的需求[^2]。