我有一个带有面孔的图像数据集。对于数据集中的每张脸，我还拥有一组 66 个 2D 点，这些点对应于我的脸标志（鼻子、眼睛、脸的形状、嘴巴）。
所以基本上我有我的脸的形状，就我的图像中的 2D 点而言。
你知道我可以使用什么算法并且可以旋转我的形状以使脸形变直吗？假设平移角度为 30 度，我希望它旋转 30 度，以便将其定位在平移角度的 0 度处。我已经说明了我想说的话。
基本上，您可以考虑我的图像的上述形状轮廓，它们以 2D 表示。我想旋转我的第一个形状点，使它们看起来像第二个形状。形状由一组66 2D points which are basically pixel coordinates. 我要做的就是找到每一个的对应关系，66 points以便新形状在平移角度上旋转一定程度。
根据您的问题，我可以假设您具有旋转参数（例如 x，y 中的度数）或点对应关系（因为您有匹配点的数据库）。因此，您需要应用或估计（并应用）用于图像对齐/配准的 2D 相似性变换。另请参阅此问题的回复： 图像上的面部对齐算法
从旋转角度到新的点位置：您可以定义一个 2D 旋转矩阵R并用它转换您的点坐标。
从形状 A 和形状 B 之间的点对应到旋转：使用 3 个或更多匹配点估计 2D 相似性变换（图像对齐）。
从旋转或点对应到扭曲图像：从相似变换，使用整个图像网格的基础坐标变换映射图像值（考虑插值或非值）。
（图片由AAM 幻灯片的 Denis Simakov 提供）
其中大部分已经在 OpenCV 和 MATLAB 中实现。另请参阅 Active Shape 和Active Appearance Models的背景和相关方法（Tim Cootes 页面包括二进制文件和背景材料）。