假设我有嘴和眼睛的位置/坐标，我如何在二维图像上进行基本的人脸对齐。
我可以实施任何算法来纠正图像上的人脸对齐吗？
【问题讨论】：
标签： objective-c opencv computer-vision face-detection biometrics
人脸（或图像）对齐是指将一张图像（或在您的情况下为人脸）与另一张图像（或参考图像/人脸）对齐。它也称为图像配准。您可以使用外观（基于强度的配准）或关键点位置（基于特征的配准）来做到这一点。第二类源于图像运动模型，其中一个图像被认为是另一个图像的位移版本。
在您的案例中，地标位置（眼睛和鼻子 3 个点？）为直接基于特征的注册提供了很好的参考集。假设您在两个 2D 图像 x_1 和 x_2 中都有一组点的位置，您可以估计 相似变换（旋转、平移、缩放），即平面 2D 变换S 将 x_1 映射到 x_2。您还可以为此添加反射，但对于面部而言，这很可能是不必要的。
可以通过形成正规方程并使用线性回归解决x_1 = Sx_2 系统的线性最小二乘 (LS) 问题来完成估计。对于 5 个未知参数（2 个旋转、2 个平移、1 个缩放），您需要 3 个点（准确地说是 2.5）来求解 5 个方程。可以通过直接线性变换（例如通过应用 SVD 或矩阵伪逆）获得上述 LS 的解决方案。对于足够多的参考点（即自动检测）的情况，用于点过滤和不确定性消除的 RANSAC 类型的方法（尽管这不是您的情况）。
估计S 后，对第二张图像应用图像变形以获得整个image 2 的变换网格（像素）坐标。变换将改变像素位置，但不会改变它们的外观。不可避免地，image 2 的某些转换区域将位于image 1 的网格之外，您可以决定这些空位置的值（例如 0、NaN 等）。
更多详情：R. Szeliski，“Image Alignment and Stitching: A Tutorial”（第 4.3 节“几何配准”）
在 OpenCV 中参见：Geometric Image Transformations，例如cv::getRotationMatrix2D cv::getAffineTransform 和 cv::warpAffine. 请注意，您应该估计并应用相似变换（仿射的特殊情况）以保留角度和形状。
【讨论】：
OpenCV 的人脸识别指南中有一节对齐人脸图像：
脚本在眼睛处对齐给定的图像。它是用 Python 编写的，但应该很容易翻译成其他语言。我知道 Sorin Miron 的 C# 实现：
【讨论】：
对于人脸，特征点有很多可变性。因此，仅通过仿射变换不可能完美拟合所有特征点。完美对齐所有点的唯一方法是在给定点的情况下扭曲图像。基本上，您可以在给定点的情况下对图像进行三角剖分，并对每个三角形进行仿射扭曲，以获得所有点都对齐的扭曲图像。
【讨论】：
可以根据眼睛的位置来处理人脸检测。
在此，OpenCV、Dlib 和 MTCNN 提供了检测面部和眼睛的功能。此外，它是一个基于 python 的框架，但 deepface 封装了这些方法并提供了开箱即用的检测和对齐功能。
detectFace 函数分别在后台应用检测和对齐。
#!pip install deepface
from deepface import DeepFace
backends = ['opencv', 'ssd', 'dlib', 'mtcnn']
DeepFace.detectFace("img.jpg", detector_backend = backends[0])
此外，您可以手动应用检测和对齐。
from deepface.commons import functions
img = functions.load_image("img.jpg")
backends = ['opencv', 'ssd', 'dlib', 'mtcnn']
detected_face = functions.detect_face(img = img, detector_backend = backends[3])
plt.imshow(detected_face)
aligned_face = functions.align_face(img = img, detector_backend = backends[3])
plt.imshow(aligned_face)
processed_img = functions.detect_face(img = aligned_face, detector_backend = backends[3])
plt.imshow(processed_img)
【讨论】：