实现效果：
本程序可以将下图第二张照片进行人脸识别，发现相片是否是正向，如果不是就进行相片转正形成下图第一张图。
代码
安装配置
模型下载
首先在我的这篇文件下载相应的人脸识别模型，一般 64标记点就够用，当然你也可以换成68位
人脸识别模型 shape_predictor_68_face_landmarks.dat 和81位下载_shape_predictor_68_face_landmarks.dat下载-CSDN博客
依赖下载
需要pip install 安装下面依赖
opencv-python
opencv-contrib-python
numpy
cmake
boost
imutils
dlib
问题解决
安装dlib这个可能遇到问题
python安装dlib报ERROR: Failed building wheel for dlib-CSDN博客
源码
# 安装cv2 安装的全名为：opencv-python同时还要按个指示包：opencv-contrib-python
import cv2 as cv
# 安装numpy,numPy 是 Python 科学计算的基础包。NumPy 包的核心是 ndarray 对象，他封装了同构数据类型的 n 维数组。
import numpy as np
# 安装dlib 需要先安装cmake包，否则可能造成报错
import dlib
# 安装imutils from和import意思是导入imutils包，但是在这个同级py文件中没有无需要的函数，我需要到对应下级py文件中的face_utils这个功能块或函数
from imutils import face_utilsclass PhotoCorrect:# datapath:人脸数据文件位置路径,人脸识别的68个特征点检测库dat文件# inpath：人脸图片输入路径# outpath：纠正后输出路径def photoCorrect(datapath, inpath, outpath):try:# opencv读取图片image = cv.imread(inpath)# 读取的图片先存一张原图，用于原图旋转FirstImage = imageresult = 0for i in range(4):# 加载人脸数据detector = dlib.get_frontal_face_detector()predictor = dlib.shape_predictor(datapath)# 图片转灰（用于提高人脸识别度）gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)# 获取特征集合rects = detector(gray, 1)for (i, rect) in enumerate(rects):# 如果存在shape说明人脸已经识别出来了shape = predictor(gray, rect)shape = face_utils.shape_to_np(shape)# 然后根据result就知道需要旋转几次# 然后再使用opencv旋转保存之前的备份图片即可，这样就不会更改原有的图片for (x, y) in shape:if result == 0:cv.imwrite(outpath, FirstImage, [int(cv.IMWRITE_JPEG_QUALITY), 70])elif result == 1:cv.imwrite(outpath, np.rot90(FirstImage), [int(cv.IMWRITE_JPEG_QUALITY), 70])elif result == 2:cv.imwrite(outpath, np.rot90(np.rot90(FirstImage)), [int(cv.IMWRITE_JPEG_QUALITY), 70])elif result == 3:cv.imwrite(outpath, np.rot90(np.rot90(np.rot90(FirstImage))),[int(cv.IMWRITE_JPEG_QUALITY), 70])return True# 如果不具备相应特征，旋转图片90°image = np.rot90(image)# 记录旋转次数加1result += 1# 进程结束，退出代码return Falseexcept Exception as e:print(e)return Falseif __name__ == '__main__':PhotoCorrect.photoCorrect(r'F:\exercise\py\AI\dat\shape_predictor_68_face_landmarks.dat', r'F:\testResource\Test\photo\testPhoto1.jpg',r'F:\testResource\Test\photo\right1.jpg')调用主方法，这个有点慢 莫要着急
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