1.使用dlib提取面部标记 使用68个点来标记两张人脸的关键点借助numpy与网上教程，采用68点对齐的方式实现换脸。步骤心得如下：
先将图像转化为numpy数组，并返回一个68*2的元素矩阵，输入图像的每个特征点对应每行的一个x，y坐标。我选用了斯内普和沈腾的脸，因为他俩有些微妙的神似。
sys.argv = ["faceswap.py","/Users/air/Desktop/斯内普1.jpeg","/Users/air/Desktop/沈腾3.jpeg"] PREDICTOR_PATH = "/opt/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/face_recognition_models/models/shape_predictor_68_face_landmarks.dat"
对人脸的五官进行点的定位（根据68点）：
FACE_POINTS = list(range(17, 68)) MOUTH_POINTS = list(range(48, 61)) RIGHT_BROW_POINTS = list(range(17, 22)) LEFT_BROW_POINTS = list(range(22, 27)) RIGHT_EYE_POINTS = list(range(36, 42)) LEFT_EYE_POINTS = list(range(42, 48)) NOSE_POINTS = list(range(27, 35)) JAW_POINTS = list(range(0, 17))
对提取到的人脸部位进行排列：
ALIGN_POINTS = (LEFT_BROW_POINTS + RIGHT_EYE_POINTS + LEFT_EYE_POINTS +
RIGHT_BROW_POINTS + NOSE_POINTS + MOUTH_POINTS)
OVERLAY_POINTS = [
LEFT_EYE_POINTS + RIGHT_EYE_POINTS + LEFT_BROW_POINTS + RIGHT_BROW_POINTS,
NOSE_POINTS + MOUTH_POINTS,
]
2.跟教程实现的颜色校正，并完成遮罩替代
直接覆盖面部特征，由于两张图片之间肤色不同，光线不同会造成覆盖区域边缘的不连续所以需要进行颜色的校正，这里我自己不会所以跟了教程。
# 颜色校正期间使用的模糊量, as a fraction of the # pupillary distance. COLOUR_CORRECT_BLUR_FRAC = 0.6 detector = dlib.get_frontal_face_detector() predictor = dlib.shape_predictor(PREDICTOR_PATH)
定义函数get_face_mask()为一张图像和一个标记矩阵生成一个遮罩，它画出了两个白色的凸多边形：一个是眼睛周围的区域，一个是鼻子和嘴部周围的区域。这样一个遮罩同时为这两个图像生成，使用与步骤2中相同的转换，可以使图像2的遮罩转化为图像1的坐标空间。之后，通过一个element-wise最大值，这两个遮罩结合成一个。结合这两个遮罩是为了确保图像1被掩盖，而显现出图像2的特性。
第一段为如何提取并遮罩，第二段代码为遮罩覆盖以实现颜色校正。
def get_landmarks(im):
rects = detector(im, 1)
if len(rects) > 1:
raise TooManyFaces
if len(rects) == 0:
raise NoFaces
return numpy.matrix([[p.x, p.y] for p in predictor(im, rects[0]).parts()])
def annotate_landmarks(im, landmarks):
im = im.copy()
for idx, point in enumerate(landmarks):
pos = (point[0, 0], point[0, 1])
cv2.putText(im, str(idx), pos,
fontFace=cv2.FONT_HERSHEY_script_SIMPLEX,
fontScale=0.4,
color=(0, 0, 255))
cv2.circle(im, pos, 3, color=(0, 255, 255))
return im
def draw_convex_hull(im, points, color):
points = cv2.convexHull(points)
cv2.fillConvexPoly(im, points, color=color)
def get_face_mask(im, landmarks):
im = numpy.zeros(im.shape[:2], dtype=numpy.float64)
for group in OVERLAY_POINTS:
draw_convex_hull(im,
landmarks[group],
color=1)
im = numpy.array([im, im, im]).transpose((1, 2, 0))
im = (cv2.GaussianBlur(im, (FEATHER_AMOUNT, FEATHER_AMOUNT), 0) > 0) * 1.0
im = cv2.GaussianBlur(im, (FEATHER_AMOUNT, FEATHER_AMOUNT), 0)
return im
def correct_colours(im1, im2, landmarks1):
blur_amount = COLOUR_CORRECT_BLUR_FRAC * numpy.linalg.norm(
numpy.mean(landmarks1[LEFT_EYE_POINTS], axis=0) -
numpy.mean(landmarks1[RIGHT_EYE_POINTS], axis=0))
blur_amount = int(blur_amount)
if blur_amount % 2 == 0:
blur_amount += 1
im1_blur = cv2.GaussianBlur(im1, (blur_amount, blur_amount), 0)
im2_blur = cv2.GaussianBlur(im2, (blur_amount, blur_amount), 0)
# Avoid divide-by-zero errors.
im2_blur += (128 * (im2_blur <= 1.0)).astype(im2_blur.dtype)
return (im2.astype(numpy.float64) * im1_blur.astype(numpy.float64) /
im2_blur.astype(numpy.float64))
3.缩放、旋转以完成完全覆盖
因为自己通过python计算机视觉编程也没无师自通缩放旋转，因此这里继续寻找教程，实现以下步骤：
1.将输入矩阵转换为浮点数。这是后续操作的基础。
2.每一个点集减去它的矩心。一旦为点集找到了一个最佳的缩放和旋转方法。
3.同样，每一个点集除以它的标准偏差。这会消除组件缩放偏差的问题。
4.使用奇异值分解计算旋转部分。可以在维基百科上看到关于解决正交 Procrustes 问题的细节。
5.利用仿射变换矩阵返回完整的转化。
def transformation_from_points(points1, points2):
points1 = points1.astype(numpy.float64)
points2 = points2.astype(numpy.float64)
c1 = numpy.mean(points1, axis=0)
c2 = numpy.mean(points2, axis=0)
points1 -= c1
points2 -= c2
s1 = numpy.std(points1)
s2 = numpy.std(points2)
points1 /= s1
points2 /= s2
U, S, Vt = numpy.linalg.svd(points1.T * points2)
# The R we seek is in fact the transpose of the one given by U * Vt. This
# is because the above formulation assumes the matrix goes on the right
# (with row vectors) where as our solution requires the matrix to be on the
# left (with column vectors).
R = (U * Vt).T
return numpy.vstack([numpy.hstack(((s2 / s1) * R,
c2.T - (s2 / s1) * R * c1.T)),
numpy.matrix([0., 0., 1.])])
4.读取并实现脸部代换
首先通过CV2实现提取之前68点找到的位置，辅以校正颜色后的read之后进行定点。
def read_im_and_landmarks(fname):
im = cv2.imread(fname, cv2.IMREAD_COLOR)
im = cv2.resize(im, (im.shape[1] * SCALE_FACTOR,
im.shape[0] * SCALE_FACTOR))
s = get_landmarks(im)
return im, s
def warp_im(im, M, dshape):
output_im = numpy.zeros(dshape, dtype=im.dtype)
cv2.warpAffine(im,
M[:2],
(dshape[1], dshape[0]),
dst=output_im,
borderMode=cv2.BORDER_TRANSPARENT,
flags=cv2.WARP_INVERSE_MAP)
return output_im
之后应用遮罩进行【覆盖】操作。
im1, landmarks1 = read_im_and_landmarks(sys.argv[1])
im2, landmarks2 = read_im_and_landmarks(sys.argv[2])
M = transformation_from_points(landmarks1[ALIGN_POINTS],
landmarks2[ALIGN_POINTS])
mask = get_face_mask(im2, landmarks2)
warped_mask = warp_im(mask, M, im1.shape)
combined_mask = numpy.max([get_face_mask(im1, landmarks1), warped_mask],
axis=0)
warped_im2 = warp_im(im2, M, im1.shape)
warped_corrected_im2 = correct_colours(im1, warped_im2, landmarks1)
output_im = im1 * (1.0 - combined_mask) + warped_corrected_im2 * combined_mask
最后用CV2输出换脸jpg
cv2.imwrite('output2.jpg', output_im)
5.成果展示
我选用了沈腾和斯内普的两个高清正脸，结果毫无违和感（也许）。
结果：
也用一些个侧脸来测试旋转缩放是否合理，结果如下：
