利用OpenCV和MTCNN检测人脸五个关键点，并采用仿射变换进行人脸对齐。

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简介：
目前正在进行人脸对齐算法的研究，其核心在于将那些图像中人物面部姿态不协调的情况进行修正和校正。因此，我编写了一个基于Python的实现方案，用于执行人脸对齐功能。该算法的基本逻辑首先利用MTCNN算法识别图像中的五个关键人脸特征点，随后通过对原始人脸区域进行100%的外扩处理，以确保对齐后的图像中不会出现黑色边框区域。请注意，外扩比例可以根据实际对齐效果进行灵活调整；最终的人脸对齐图像尺寸则有两种选择：112x96像素和112x112像素。具体而言，首先需要确定仿射变换后人脸在目标图像中的精确坐标，继而直接执行坐标变换操作。为了避免冗长叙述，我直接进入代码编写环节。# 此代码采用基于五点仿射变换的人脸对齐方法# 详细来说，首先使用MTCNN算法检测出人脸区域并提取关键的landmark特征点。

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客服

利用OpenCV与MTCNN的人脸五个关键点检测及仿射变换对齐方法

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