【计算机视觉40例】案例35：人脸对齐

【导读】本文是专栏《计算机视觉40例简介》的第35个案例《人脸对齐》。该专栏简要介绍李立宗主编《计算机视觉40例——从入门到深度学习（OpenCV-Python）》一书的40个案例。

目前，该书已经在电子工业出版社出版，大家可以在京东、淘宝、当当等平台购买。

大家可以在公众号“计算机视觉之光”回复关键字【案例35】获取本文案例的源代码及使用的测试图片等资料。

针对本书40个案例的每一个案例，分别录制了介绍视频。如果嫌看文字版麻烦，可以关注公众号“计算机视觉之光”直接观看视频介绍版。

本文简要介绍了本案例的一些基础知识，更详细的理论介绍、代码实现等内容请参考《计算机视觉40例简介》第27章《dlib库》以获取更详细信息。

Dlib是一个现代工具包，包含机器学习算法和工具，用于在程序中构造软件来解决复杂的现实世界问题。它被工业界和学术界广泛应用于机器人、嵌入式设备、移动电话和大型高性能计算环境等领域。Dlib的开源许可允许用户在任何应用程序中免费使用它。

Dlib官网提供了非常翔实的资料，对它的函数有非常具体的使用说明。除此以外，Dlib官网还提供了大量的案例帮助我们快速掌握该工具的使用。

本章中，我们使用Dlib实现几个跟人脸识别相关的具有代表性的案例，具体如下：

本章中所使用的模型均可在Dlib官网下载。

人脸对齐的任务是识别数字图像中人脸的几何结构，并尝试通过平移、缩放和旋转获得人脸的规范对齐。本文，我们通过Dlib实现人脸对齐。在使用Dlib实现人脸对齐时，直接调用相关函数即可，具体流程如下：

步骤1：初始化

步骤2：获取人脸框集合

步骤3：根据原始图像、人脸关键点获取人脸对齐结果

调用函数get_face_chips完成对人脸图像的对齐（倾斜校正）。

步骤4：将获取的每一个人脸显示出来

通过循环，将faces中的每一张人脸进行可视化展示。

根据上述步骤编写程序，运行程序，运行结果如图1所示，左侧是原始图像，右侧是从中提取出来的8张人脸。

图1 运行结果

在《计算机视觉40例——从入门到深度学习（OpenCV-Python）》第27章《dlib库》中详细介绍了定位人脸、绘制关键点、勾勒五官轮廓、人脸对齐、调用CNN实现人脸检测等案例。

《计算机视觉40例——从入门到深度学习（OpenCV-Python）》在介绍Python基础、OpenCV基础、计算机视觉理论基础、深度学习理论的基础上，介绍了计算机视觉领域内具有代表性的40个典型案例。这些案例中，既有传统的案例（数字识别、答题卡识别、物体计数、缺陷检测、手势识别、隐身术、以图搜图、车牌识别、图像加密、指纹识别等），也有深度学习案例（图像分类、风格迁移、姿势识别、实例分割等），还有人脸识别方面的案例（表情识别、驾驶员疲劳监测、识别性别与年龄等）。