编写一个程序，将给定图像lena的人脸部分复制到另一幅图像doc内。

为了编写这样一个程序，通常会使用计算机视觉库，比如Python中的OpenCV（Open Source Computer Vision Library）。这里是一个基本的步骤概述：

1. **加载图片**：
使用`cv2.imread()`函数读取lena图像和doc图像。

import cv2

lena = cv2.imread('lena.jpg')
doc = cv2.imread('doc.jpg')

2. **人脸检测**：
使用如Haar级联分类器或者预训练的人脸识别模型（如dlib、MTCNN等）来定位lena图像中的人脸。

face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
faces = face_cascade.detectMultiScale(lena)

3. **选择人脸并裁剪**：
对于每个检测到的人脸，提取出人脸区域。

for (x, y, w, h) in faces:
    face = lena[y:y+h, x:x+w]

4. **复制到新图像**：
将裁剪出来的人脸复制到doc图像相应的位置。

for face in faces:
    doc_face_position = # 根据需要确定doc中的位置
    doc[doc_face_position] = face

5. **保存结果**：
最后，使用`cv2.imwrite()`函数保存处理后的doc图像。

cv2.imwrite('doc_with_lena_face.jpg', doc)

请注意，这个过程涉及到一些实际操作细节，例如人脸检测的准确性和定位的精度取决于所选的算法和库。上述代码只是一个大概框架，具体实现可能会根据需求有所不同。