前段時(shí)間，各大智能手機(jī)商，都說(shuō)自己有很多“很嚇人的技術(shù)”，小編一聽(tīng)，心里一顫，好像沒(méi)點(diǎn)“嚇人的技術(shù)”都不敢寫頭條號(hào)了。

So，今天小編也給大家整理了一項(xiàng)“很嚇人的技術(shù)”，是時(shí)候表演真正的技術(shù)了！

200行Python代碼做一個(gè)換臉程序

簡(jiǎn)介

在這篇文章中將介紹如何寫一個(gè)簡(jiǎn)短（200行）的 Python 腳本，來(lái)自動(dòng)地將一幅圖片的臉替換為另一幅圖片的臉。

這個(gè)過(guò)程分四步：

檢測(cè)臉部標(biāo)記。

旋轉(zhuǎn)、縮放、平移和第二張圖片，以配合第一步。

調(diào)整第二張圖片的色彩平衡，以適配第一張圖片。

把第二張圖像的特性混合在第一張圖像中。

1.使用 dlib 提取面部標(biāo)記

該腳本使用 dlib 的 Python 綁定來(lái)提取面部標(biāo)記(landmark landmark主要是把人臉的那些關(guān)鍵點(diǎn)定位好，就可以大概確定人臉的角度偏移等信息，以便接下來(lái)的人臉對(duì)準(zhǔn)之類的操作。)：

關(guān)于dlib配置步驟，建議大家百度一下，這里不在贅述。

在這里還是要推薦下我自己建的Python開(kāi)發(fā)學(xué)習(xí)裙:304零五零799，群里都是學(xué)Python開(kāi)發(fā)的，如果你正在學(xué)習(xí)Python ，小編歡迎你加入，大家都是軟件開(kāi)發(fā)黨，不定期分享干貨（只有Python軟件開(kāi)發(fā)相關(guān)的），包括我自己整理的一份2018最新的Python進(jìn)階資料和高級(jí)開(kāi)發(fā)教程，歡迎進(jìn)階中和進(jìn)想深入Python的小伙伴

Dlib 實(shí)現(xiàn)了 Vahid Kazemi 和 Josephine Sullivan 的《使用回歸樹(shù)一毫秒臉部對(duì)準(zhǔn)》論文中的算法。算法本身非常復(fù)雜，但dlib接口使用起來(lái)非常簡(jiǎn)單：

PREDICTOR_PATH = "/home/matt/dlib-18.16/shape_predictor_68_face_landmarks.dat"

detector = dlib.get_frontal_face_detector()

predictor = dlib.shape_predictor(PREDICTOR_PATH)

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?inpredictor(im,rects[0]).parts()])

get_landmarks()函數(shù)將一個(gè)圖像轉(zhuǎn)化成numpy數(shù)組，并返回一個(gè)68×2元素矩陣，輸入圖像的每個(gè)特征點(diǎn)對(duì)應(yīng)每行的一個(gè)x，y坐標(biāo)。

特征提取器（predictor）需要一個(gè)粗糙的邊界框作為算法輸入，由一個(gè)傳統(tǒng)的能返回一個(gè)矩形列表的人臉檢測(cè)器（detector）提供，其每個(gè)矩形列表在圖像中對(duì)應(yīng)一個(gè)臉。

2.用 Procrustes 分析調(diào)整臉部

現(xiàn)在我們已經(jīng)有了兩個(gè)標(biāo)記矩陣，每行有一組坐標(biāo)對(duì)應(yīng)一個(gè)特定的面部特征（如第30行的坐標(biāo)對(duì)應(yīng)于鼻頭）。我們現(xiàn)在要解決如何旋轉(zhuǎn)、翻譯和縮放第一個(gè)向量，使它們盡可能適配第二個(gè)向量的點(diǎn)。一個(gè)想法是可以用相同的變換在第一個(gè)圖像上覆蓋第二個(gè)圖像。

將這個(gè)問(wèn)題數(shù)學(xué)化，尋找T，s 和 R，使得下面這個(gè)表達(dá)式：

結(jié)果最小，其中R是個(gè)2×2正交矩陣，s是標(biāo)量，T是二維向量，pi和qi是上面標(biāo)記矩陣的行。

事實(shí)證明，這類問(wèn)題可以用“常規(guī) Procrustes 分析法”解決：

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)

R = (U * Vt).T

return?numpy.vstack([numpy.hstack(((s2 / s1) * R,

c2.T - (s2 / s1) * R * c1.T)),

numpy.matrix([0., 0., 1.])])

代碼實(shí)現(xiàn)了這幾步：

1.將輸入矩陣轉(zhuǎn)換為浮點(diǎn)數(shù)。這是后續(xù)操作的基礎(chǔ)。

2.每一個(gè)點(diǎn)集減去它的矩心。一旦為點(diǎn)集找到了一個(gè)最佳的縮放和旋轉(zhuǎn)方法，這兩個(gè)矩心 c1 和 c2 就可以用來(lái)找到完整的解決方案。

3.同樣，每一個(gè)點(diǎn)集除以它的標(biāo)準(zhǔn)偏差。這會(huì)消除組件縮放偏差的問(wèn)題。

4.使用奇異值分解計(jì)算旋轉(zhuǎn)部分?？梢栽诰S基百科上看到關(guān)于解決正交 Procrustes 問(wèn)題的細(xì)節(jié)。

5.利用仿射變換矩陣返回完整的轉(zhuǎn)化。

其結(jié)果可以插入 OpenCV 的 cv2.warpAffine 函數(shù)，將圖像二映射到圖像一：

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

對(duì)齊結(jié)果如下：

3.校正第二張圖像的顏色

如果我們?cè)噲D直接覆蓋面部特征，很快會(huì)看到這個(gè)問(wèn)題：

這個(gè)問(wèn)題是兩幅圖像之間不同的膚色和光線造成了覆蓋區(qū)域的邊緣不連續(xù)。我們?cè)囍拚?/p>

COLOUR_CORRECT_BLUR_FRAC = 0.6

LEFT_EYE_POINTS = list(range(42, 48))

RIGHT_EYE_POINTS = list(range(36, 42))

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)

return?(im2.astype(numpy.float64) *im1_blur.astype(numpy.float64) /

im2_blur.astype(numpy.float64))

結(jié)果如下：

此函數(shù)試圖改變 im2 的顏色來(lái)適配 im1。它通過(guò)用 im2 除以 im2 的高斯模糊值，然后乘以im1的高斯模糊值。這里的想法是用RGB縮放校色，但并不是用所有圖像的整體常數(shù)比例因子，每個(gè)像素都有自己的局部比例因子。

用這種方法兩圖像之間光線的差異只能在某種程度上被修正。例如，如果圖像1是從一側(cè)照亮，但圖像2是被均勻照亮的，色彩校正后圖像2也會(huì)出現(xiàn)未照亮一側(cè)暗一些的問(wèn)題。

也就是說(shuō)，這是一個(gè)相當(dāng)簡(jiǎn)陋的辦法，而且解決問(wèn)題的關(guān)鍵是一個(gè)適當(dāng)?shù)母咚购撕瘮?shù)大小。如果太小，第一個(gè)圖像的面部特征將顯示在第二個(gè)圖像中。過(guò)大，內(nèi)核之外區(qū)域像素被覆蓋，并發(fā)生變色。這里的內(nèi)核用了一個(gè)0.6 *的瞳孔距離。

4.第二張圖特征混合在第一張圖

用一個(gè)遮罩來(lái)選擇圖像2和圖像1的哪些部分應(yīng)該是最終顯示的圖像：

值為1(顯示為白色)的地方為圖像2應(yīng)該顯示出的區(qū)域，值為0(顯示為黑色)的地方為圖像1應(yīng)該顯示出的區(qū)域。值在0和1之間為圖像1和圖像2的混合區(qū)域。

這是生成上圖的代碼:

LEFT_EYE_POINTS = list(range(42, 48))

RIGHT_EYE_POINTS = list(range(36, 42))

LEFT_BROW_POINTS = list(range(22, 27))

RIGHT_BROW_POINTS = list(range(17, 22))

NOSE_POINTS = list(range(27, 35))

MOUTH_POINTS = list(range(48, 61))

OVERLAY_POINTS = [

LEFT_EYE_POINTS + RIGHT_EYE_POINTS +LEFT_BROW_POINTS + RIGHT_BROW_POINTS,

NOSE_POINTS + MOUTH_POINTS,

]

FEATHER_AMOUNT = 11

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

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)

我們把上述過(guò)程分解：

get_face_mask()的定義是為一張圖像和一個(gè)標(biāo)記矩陣生成一個(gè)遮罩，它畫(huà)出了兩個(gè)白色的凸多邊形：一個(gè)是眼睛周圍的區(qū)域，一個(gè)是鼻子和嘴部周圍的區(qū)域。之后它由11個(gè)像素向遮罩的邊緣外部羽化擴(kuò)展，可以幫助隱藏任何不連續(xù)的區(qū)域。

這樣一個(gè)遮罩同時(shí)為這兩個(gè)圖像生成，使用與步驟2中相同的轉(zhuǎn)換，可以使圖像2的遮罩轉(zhuǎn)化為圖像1的坐標(biāo)空間。

之后，通過(guò)一個(gè)element-wise最大值，這兩個(gè)遮罩結(jié)合成一個(gè)。結(jié)合這兩個(gè)遮罩是為了確保圖像1被掩蓋，而顯現(xiàn)出圖像2的特性。

最后，使用遮罩得到最終的圖像：

output_im = im1 * (1.0 - combined_mask) +warped_corrected_im2 * combined_mask

對(duì)于剛開(kāi)始接觸Python的同學(xué)來(lái)說(shuō)，可能感覺(jué)此篇文章很難，其實(shí)小編建議各位同學(xué)自己動(dòng)手實(shí)踐一下，按照源代碼自己敲一遍，肯定會(huì)有所收獲。

寫在最后

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