写一个实现人脸图像校正的python代码

以下是一个简单的人脸图像校正的Python代码：

import cv2
import numpy as np

# 加载人脸检测器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

# 加载图像
img = cv2.imread('input.jpg')

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 检测人脸
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)

# 如果检测到人脸，执行以下操作
if len(faces) > 0:
    # 选择最大的人脸
    max_area_face = faces[0]
    for face in faces:
        if face[2] * face[3] > max_area_face[2] * max_area_face[3]:
            max_area_face = face
    
    # 获取人脸区域
    face_cropped = img[max_area_face[1]:max_area_face[1]+max_area_face[3], max_area_face[0]:max_area_face[0]+max_area_face[2]]
    
    # 旋转图像
    rows, cols = face_cropped.shape[:2]
    M = cv2.getRotationMatrix2D((cols/2, rows/2), 90, 1)
    rotated_face = cv2.warpAffine(face_cropped, M, (cols, rows))
    
    # 显示旋转后的图像
    cv2.imshow('Rotated Face', rotated_face)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()
else:
    print('No face found')

在上面的代码中，我们首先加载了一个人脸检测器，然后加载了一张图像。接着，我们将图像转换为灰度图像，并使用人脸检测器检测人脸。如果检测到人脸，我们选择最大的人脸，并获取人脸区域。接着，我们使用OpenCV中的getRotationMatrix2D函数和warpAffine函数来旋转人脸图像。最后，我们显示了旋转后的图像。