最近需要做人脸对齐的算法，通俗理解就是将图片人人脸姿态不太正确的给矫正过来，所以写了python版本的人脸对齐算法。基本原理是先通过MTCNN检测到人脸的五个关键点，再把原图中人脸区域外扩100%（这样做的目的是保证对齐后图片中没有黑色区域，当然这个外扩的比例是看对齐效果自己可以调节的，我这里设置的100%）。最后的人脸对齐尺寸分为两种：112X96尺寸和112X112尺寸，其中首先需要定死仿射变换后人脸在目标图上的坐标，然后直接变换。废话不多说，直接手撕代码。
# 该代码实现利用人脸的五点仿射变换实现人脸对齐
# 具体就是首先使用mtcnn检测算法检测出人脸区域，并得到lanmarks关键
2021-11-16 19:58:08
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用友NC资金系统CA安全认证解决方案以NC资金业务模式为模型，深入具体业务单元加强身份认证的同时提供具有法律效力的安全数字签名，规范业务人员对每个操作节点的行为规范。
2021-11-15 15:51:45
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海德汉 iTNC 530新功能NC数控软件340 49X-07版rar,海德汉 iTNC 530新功能NC数控软件340 49X-07版
2021-11-15 10:08:08
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图片人脸识别
import cv2
filepath = img/xingye-1.png
img = cv2.imread(filepath) # 读取图片
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转换灰色
# OpenCV人脸识别分类器
classifier = cv2.CascadeClassifier(
C:\Python36\Lib\site-packages\opencv-master\data\haarcascades\haarcascade_frontalface_default.xml
)
color = (0
2021-11-15 08:37:56
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如下所示：
import cv2
import os
import numpy as np
root_path = "I:/Images/2017_08_03/"
dir = root_path+"images"+"/"
count = 0
for root,dir,files in os.walk(dir):
for file in files:
srcImg = cv2.imread(root_path+"images"+"/"+str(file))
roiImg = srcImg[36:521, 180:745]
cv2.imwrite(root_path+"Image"
2021-11-14 20:30:53
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