用python写一段代码人脸图像校正为正面、上下对称的标准头像。

由于人脸图像校正涉及到比较复杂的图像处理算法和模型，需要使用深度学习等技术，因此本回答提供一些常用的库和算法，仅供参考。

1. 使用OpenCV库读取人脸图像，并进行人脸检测和关键点检测。

import cv2

# 加载人脸检测器和关键点检测器
face_detector = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
landmark_detector = cv2.face.createFacemarkLBF()
landmark_detector.loadModel('lbfmodel.yaml')

# 读取人脸图像
img = cv2.imread('face.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 人脸检测
faces = face_detector.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))

# 关键点检测
_, landmarks = landmark_detector.fit(gray, faces)

2. 根据关键点坐标进行人脸校正，包括旋转、平移和对称等操作。

import numpy as np

# 计算旋转角度和平移距离
left_eye = landmarks[0][0][36]
right_eye = landmarks[0][0][45]
angle = np.arctan2(right_eye[1] - left_eye[1], right_eye[0] - left_eye[0]) * 180 / np.pi
center = ((left_eye[0] + right_eye[0]) // 2, (left_eye[1] + right_eye[1]) // 2)
scale = 1

# 进行旋转和平移
M = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, scale)
rotated = cv2.warpAffine(img, M, (img.shape[1], img.shape[0]))

# 进行上下对称
symmetric = cv2.flip(rotated, 1)

3. 最后保存校正后的人脸图像。

cv2.imwrite('face_symmetric.jpg', symmetric)

需要注意的是，以上代码仅提供一种简单的实现方式，对于不同的人脸图像和需求，可能需要进行更加复杂的处理和优化。