python代码实现使用开源的人脸检测库，对采集的图像进行68点人脸检测，并使用方位检测算法检测人脸角度，并将角度显示在人脸上

由于涉及到人脸检测库，需要安装对应的库，这里以dlib库为例，安装命令为：

pip install dlib

代码实现如下：

import cv2
import dlib

# 加载人脸检测器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()

# 加载68点人脸关键点检测器
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")

# 加载方位检测器
face_pose_detector = dlib.get_frontal_face_detector()

# 加载图像
img = cv2.imread("test.jpg")

# 将图像转为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 人脸检测
faces = detector(gray)

for face in faces:
    # 检测68个关键点
    landmarks = predictor(gray, face)
    
    # 获取人脸角度
    pose_landmarks = face_pose_detector(gray, face)
    pose = face_pose_predictor(gray, pose_landmarks[0])
    pitch = pose.pitch
    yaw = pose.yaw
    roll = pose.roll
    
    # 在图像上显示角度信息
    cv2.putText(img, f"pitch: {pitch:.1f} yaw: {yaw:.1f} roll: {roll:.1f}", (face.left(), face.top() - 20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 1, cv2.LINE_AA)
    
    # 在图像上绘制68个关键点
    for n in range(68):
        x = landmarks.part(n).x
        y = landmarks.part(n).y
        cv2.circle(img, (x, y), 2, (0, 255, 0), -1)

# 显示图像
cv2.imshow("img", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

需要注意的是，方位检测器需要使用对应的模型文件，由于文件比较大，这里没有提供，可以在[dlib官网](http://dlib.net/files/)下载。另外，方位检测算法只是一种简单的估计，有一定误差，需要根据具体场景进行调整。