c++ 基于opencv4.6 实现的人脸对齐算法

人脸对齐算法是一种常见的人脸识别前置步骤，可以提高人脸识别的准确率。在 OpenCV 4.6 中，可以使用 dlib 库提供的人脸检测器和关键点检测器来实现人脸对齐。以下是 C++ 代码实现人脸对齐的示例：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <dlib/opencv.h>
#include <dlib/image_processing.h>
#include <dlib/image_processing/frontal_face_detector.h>
#include <dlib/image_processing/shape_predictor.h>

using namespace cv;
using namespace dlib;

int main()
{
    // 加载人脸检测器和关键点检测器
    frontal_face_detector detector = get_frontal_face_detector();
    shape_predictor predictor;
    deserialize("shape_predictor_68_face_landmarks.dat") >> predictor;

    // 加载需要对齐的图像
    Mat img = imread("test.jpg");

    // 将 OpenCV 的 Mat 转换为 dlib 的图像类型
    cv_image<bgr_pixel> dlib_img(img);

    // 人脸检测和关键点检测
    std::vector<rectangle> faces = detector(dlib_img);
    full_object_detection shape = predictor(dlib_img, faces[0]);

    // 计算人脸对齐矩阵
    Point2f src_points[3];
    Point2f dst_points[3];
    src_points[0] = Point2f(shape.part(36).x(), shape.part(36).y());
    src_points[1] = Point2f(shape.part(45).x(), shape.part(45).y());
    src_points[2] = Point2f(shape.part(30).x(), shape.part(30).y());
    dst_points[0] = Point2f(0.2f * img.cols, 0.2f * img.rows);
    dst_points[1] = Point2f(0.8f * img.cols, 0.2f * img.rows);
    dst_points[2] = Point2f(0.5f * img.cols, 0.8f * img.rows);
    Mat warp_mat = getAffineTransform(src_points, dst_points);

    // 对齐图像
    Mat aligned_img;
    warpAffine(img, aligned_img, warp_mat, img.size());

    // 显示对齐前和对齐后的图像
    imshow("Original Image", img);
    imshow("Aligned Image", aligned_img);
    waitKey(0);

    return 0;
}

在本例中，我们首先加载了 dlib 提供的人脸检测器和关键点检测器。然后，将需要对齐的图像转换为 dlib 的图像类型，进行人脸检测和关键点检测。接着，根据检测到的关键点计算人脸对齐矩阵，并使用 `warpAffine` 函数对图像进行对齐。最后，将对齐前和对齐后的图像显示出来。需要注意的是，本例中使用了