dlib人脸配准（人脸对齐）

dlib人脸配准有两种方式。

1. 一种是使用 get_face_chip()方法，使用5个关键点模型来进行配准，这种方法Dlib已经提供了完整的接口(imutils里也有类似函数， face_utils.FaceAligner，代码放在最后面)
2. 另一种是自己使用68点关键点模型，根据关键点信息求解变换矩阵，然后把变换矩阵应用到整个图像上。

（1）使用 get_face_chip()方法实验结果：

import cv2
import dlib
import matplotlib.pyplot as plt

# 获取图片
image = cv2.imread('33.jpg')

image_gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2GRAY)

# 使用特征提取器get_frontal_face_detector
detector = dlib.get_frontal_face_detector()

dets = detector(image_gray, 1)

for det in dets:
    # 将框画在原图上
    # cv2.rectangle  参数1：图片， 参数2：左上角坐标， 参数2：左上角坐标， 参数3：右下角坐标， 参数4：颜色（R,G,B）， 参数2：粗细
    my_img = cv2.rectangle(image, (det.left(), det.top()), (det.right(), det.bottom()), (0, 255, 0), 2)

cv2.imshow("image", image)
cv2.waitKey(0)


# 人脸检测器
predictor = dlib.shape_predictor(r'./shape_predictor_68_face_landmarks.dat')
#
for det in dets:
    shape = predictor(image, det)
    # 将关键点绘制到人脸上
    for i in range(68):
        cv2.putText(image, str(i), (shape.part(i).x, shape.part(i).y), cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX, 0.1, (0, 255,0 ), 1, cv2.LINE_AA)
        cv2.circle(image, (shape.part(i).x, shape.part