写一个opencv+python人脸对齐程序的实现代码

以下是一个基于dlib库的python人脸对齐程序的实现代码：

import cv2
import dlib

# 用于检测人脸并标定特征点
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")

# 人脸对齐函数
def align_face(image):
    # 检测人脸并标定特征点
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    rects = detector(gray, 0)
    if len(rects) == 0:
        return None
    rect = rects[0]
    shape = predictor(gray, rect)
    shape = [(p.x, p.y) for p in shape.parts()]

    # 计算眼睛中心点的坐标
    left_eye_center = (
        shape[37][0] + shape[38][0] + shape[40][0] + shape[41][0]) // 4
    right_eye_center = (
        shape[43][0] + shape[44][0] + shape[46][0] + shape[47][0]) // 4
    eye_center = ((left_eye_center+right_eye_center)//2, (shape[37][1]+shape[43][1])//2)

    # 计算鼻子与嘴部中心点的坐标
    nose_center = shape[30]
    mouth_center = ((shape[49][0]+shape[55][0])//2, (shape[49][1]+shape[55][1])//2)

    # 计算旋转角度和缩放比例
    angle = (180 / np.pi) * np.arctan((nose_center[1] - mouth_center[1]) / (nose_center[0] - mouth_center[0]))
    scale = 1.5

    # 构造变换矩阵
    M = cv2.getRotationMatrix2D(eye_center, angle, scale)
    aligned_face = cv2.warpAffine(image, M, image.shape[:2])

    return aligned_face

# 调用示例
image = cv2.imread("test.jpg")
aligned_face = align_face(image)
cv2.imshow("original", image)
cv2.imshow("aligned", aligned_face)
cv2.waitKey(0)

其中，dlib库用于检测人脸并标定特征点，align_face函数用于实现人脸对齐，具体实现过程是：

1. 首先使用dlib库检测人脸并标定68个特征点。

2. 计算眼睛中心点、鼻子与嘴部中心点的坐标。

3. 根据鼻子与嘴部中心点的坐标计算旋转角度和缩放比例。

4. 构造变换矩阵，并使用cv2.warpAffine函数对图像进行旋转和缩放。

以上是一个简单的基于dlib库的python人脸对齐程序实现代码。