Python 是否有使用伪3d面部地标进行面部对齐的方法？

有几种方法可以使用二维图像的二维关键点执行面对齐。想象有两个画面，一个有一张合适的脸，称之为“原创”。另一个是轻微的改变，例如，有一个头部旋转或瞳孔移动，称之为“旋转”。通常用于对齐的管道是

检测面部并获取矩形（例如，

dlib.get_frontial_face_detector（）

）

在“原始”和“旋转”上查找关键点（如cv2.AKAZE_create（）.detectAndCompute（））

匹配它们

对“旋转”图像执行

cv2.warpAffine（）

或

cv2.warpafferective（）

变换，将其调整为“原始”

我需要这样的调整，以稳定的视频。给定两个差异很小的帧，我需要快速且良好地对齐它们

由于面不是平面，此方法无法实现所需的变换。头部可以放在同一位置，但仍在旋转。我想知道有没有办法用伪3d面部地标来代替