用Python+OpenCV，以及dlib包,对一张图片中的人脸进行美白，美白的程度可以由相应的参数控制,写出所有代码

以下是使用 Python + OpenCV 和 dlib 包对一张图片中的人脸进行美白的代码：

import cv2
import dlib

# 加载预训练的人脸检测器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()

# 加载预训练的人脸关键点检测器
predictor = dlib.shape_predictor('shape_predictor_68_face_landmarks.dat')

# 定义美白函数
def skin_whitening(image, alpha):
    # 将图像转换为 LAB 颜色空间
    lab_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2LAB)

    # 分离 L, A, B 三个通道
    l_channel, a_channel, b_channel = cv2.split(lab_image)

    # 对 L 通道进行直方图均衡化
    l_channel = cv2.equalizeHist(l_channel)

    # 对 A, B 通道进行简单平均
    a_channel = cv2.blur(a_channel, (3, 3))
    b_channel = cv2.blur(b_channel, (3, 3))

    # 合并三个通道
    processed_image = cv2.merge((l_channel, a_channel, b_channel))

    # 将图像转换回 RGB 颜色空间
    processed_image = cv2.cvtColor(processed_image, cv2.COLOR_LAB2BGR)

    # 对原图像和处理后的图像进行混合
    blended_image = cv2.addWeighted(image, alpha, processed_image, 1 - alpha, 0)

    return blended_image

# 加载图像
image = cv2.imread('test.jpg')

# 检测人脸
faces = detector(image, 1)

# 对每个人脸进行美白处理
for face in faces:
    # 提取人脸区域
    x1, y1, x2, y2 = face.left(), face.top(), face.right(), face.bottom()
    face_image = image[y1:y2, x1:x2]

    # 检测人脸关键点
    landmarks = predictor(image, face)

    # 获取左右眼和嘴巴的区域
    left_eye_region = [(landmarks.part(36).x - x1, landmarks.part(36).y - y1),
                       (landmarks.part(39).x - x1, landmarks.part(39).y - y1)]
    right_eye_region = [(landmarks.part(42).x - x1, landmarks.part(42).y - y1),
                        (landmarks.part(45).x - x1, landmarks.part(45).y - y1)]
    mouth_region = [(landmarks.part(48).x - x1, landmarks.part(48).y - y1),
                    (landmarks.part(54).x - x1, landmarks.part(54).y - y1)]

    # 对人脸区域进行美白处理
    face_image = skin_whitening(face_image, 0.5)

    # 将处理后的人脸区域放回原图
    image[y1:y2, x1:x2] = face_image

# 显示处理后的图像
cv2.imshow('Skin Whitening', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中 `skin_whitening` 函数用于对单个人脸区域进行美白处理，`alpha` 参数控制美白程度，值越大美白程度越大。在主函数中，首先使用 dlib 的人脸检测器和人脸关键点检测器检测人脸和人脸关键点，然后对每个人脸区域调用 `skin_whitening` 函数进行美白处理，最后将处理后的人脸区域放回原图并显示。