根据双眼的坐标对齐人脸Python实现

最近要做一个人脸识别的东西，可数据库的人脸图像还没有做对齐处理。所以需要自己做人脸对齐预处理。网上查了，发现已经有人做过了类似的脚本。直接拿过来用了，原地址在这：https://github.com/bytefish/facerec/blob/master/py/apps/scripts/crop_face.py 
 自己为了以后更改，加了一些注释。

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# -*- coding: utf-8 -*-  

""" 

Created on Thu Jan  1 16:09:32 2015 

 

@author: crw 

"""  

# 参数含义：  

#  CropFace(image, eye_left, eye_right, offset_pct, dest_sz)  

# eye_left is the position of the left eye  

# eye_right is the position of the right eye  

# 比例的含义为：要保留的图像靠近眼镜的百分比，  

# offset_pct is the percent of the image you want to keep next to the eyes (horizontal, vertical direction)  

# 最后保留的图像的大小。  

# dest_sz is the size of the output image  

#  

import sys,math,Image  

   

 # 计算两个坐标的距离  

def Distance(p1,p2):  

      dx = p2[0]- p1[0]  

      dy = p2[1]- p1[1]  

      return math.sqrt(dx*dx+dy*dy)  

   

 # 根据参数，求仿射变换矩阵和变换后的图像。  

def ScaleRotateTranslate(image, angle, center =None, new_center =None, scale =None, resample=Image.BICUBIC):  

      if (scale is None)and (center is None):  

            return image.rotate(angle=angle, resample=resample)  

      nx,ny = x,y = center  

      sx=sy=1.0  

      if new_center:  

            (nx,ny) = new_center  

      if scale:  

            (sx,sy) = (scale, scale)  

      cosine = math.cos(angle)  

      sine = math.sin(angle)  

      a = cosine/sx  

      b = sine/sx  

      c = x-nx*a-ny*b  

      d =-sine/sy  

      e = cosine/sy  

      f = y-nx*d-ny*e  

      return image.transform(image.size, Image.AFFINE, (a,b,c,d,e,f), resample=resample)  

 # 根据所给的人脸图像，眼睛坐标位置，偏移比例，输出的大小，来进行裁剪。  

def CropFace(image, eye_left=(0,0), eye_right=(0,0), offset_pct=(0.2,0.2), dest_sz = (70,70)):  

      # calculate offsets in original image 计算在原始图像上的偏移。  

      offset_h = math.floor(float(offset_pct[0])*dest_sz[0])  

      offset_v = math.floor(float(offset_pct[1])*dest_sz[1])  

      # get the direction  计算眼睛的方向。  

      eye_direction = (eye_right[0]- eye_left[0], eye_right[1]- eye_left[1])  

      # calc rotation angle in radians  计算旋转的方向弧度。  

      rotation =-math.atan2(float(eye_direction[1]),float(eye_direction[0]))  

      # distance between them  # 计算两眼之间的距离。  

      dist = Distance(eye_left, eye_right)  

      # calculate the reference eye-width    计算最后输出的图像两只眼睛之间的距离。  

      reference = dest_sz[0]-2.0*offset_h  

      # scale factor   # 计算尺度因子。  

      scale =float(dist)/float(reference)  

      # rotate original around the left eye  # 原图像绕着左眼的坐标旋转。  

      image = ScaleRotateTranslate(image, center=eye_left, angle=rotation)  

      # crop the rotated image  # 剪切  

      crop_xy = (eye_left[0]- scale*offset_h, eye_left[1]- scale*offset_v)  # 起点  

      crop_size = (dest_sz[0]*scale, dest_sz[1]*scale)   # 大小  

      image = image.crop((int(crop_xy[0]),int(crop_xy[1]),int(crop_xy[0]+crop_size[0]),int(crop_xy[1]+crop_size[1])))  

      # resize it 重置大小  

      image = image.resize(dest_sz, Image.ANTIALIAS)  

      return image  

    

if __name__ =="__main__":  

      image =  Image.open("/media/crw/DataCenter/Dataset/CAS-PEAL-R1/POSE/000001/MY_000001_IEU+00_PD-22_EN_A0_D0_T0_BB_M0_R1_S0.tif")  

      leftx =117  

      lefty=287  

      rightx=187  

      righty= 288  

      CropFace(image, eye_left=(leftx,lefty), eye_right=(rightx,righty), offset_pct=(0.1,0.1), dest_sz=(200,200)).save("test_10_10_200_200.jpg")  

      CropFace(image, eye_left=(leftx,lefty), eye_right=(rightx,righty), offset_pct=(0.2,0.2), dest_sz=(200,200)).save("test_20_20_200_200.jpg")  

      CropFace(image, eye_left=(leftx,lefty), eye_right=(rightx,righty), offset_pct=(0.3,0.3), dest_sz=(200,200)).save("test_30_30_200_200.jpg")  

      CropFace(image, eye_left=(leftx,lefty), eye_right=(rightx,righty), offset_pct=(0.4,0.4), dest_sz=(200,200)).save("test_40_40_200_200.jpg")  

      CropFace(image, eye_left=(leftx,lefty), eye_right=(rightx,righty), offset_pct=(0.45,0.45), dest_sz=(200,200)).save("test_45_45_200_200.jpg")  

      CropFace(image, eye_left=(leftx,lefty), eye_right=(rightx,righty), offset_pct=(0.2,0.2)).save("test_20_20_70_70.jpg")  

程序的结果：（图片采用Cas-Peal 数据库）