openCV【实践系列】6——使用OpenCV进行面部交换（换脸）学习资料

在本教程中，我们将学习如何使用C ++和Python中的OpenCV和DLib将一个图像上的面部换成另一个完全不同的面部。为什么Face-Swap很难？主要存在一下的四个方面的问题：首先，不同的人面部的几何形状差别很大其次，脸部的光线与皮肤的色调相结合可以使图像看起来非常不同。第三，面部的姿势（或摄像机角度，如果你愿意）可以显着变化。最后，皮肤的质地可以从光滑到几乎像皮革一样坚硬。本文提出的技术将解决前两个问题，但不是最后两个问题。 FaceSwap：使用OpenCV逐步完成 1.面部对齐：要将一个面替换为另一个面，我们首先需要将一个面大致放在另一个面上，以便覆盖下面的面。一个例子如图1所示。
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图1：左：检测到的面部标志和凸壳中：delaunay三角剖分凸壳上的点右：用过仿射warp三角形进行面部对齐 1.1面部地标检测两个面的几何形状是非常不同的，因此我们需要稍微扭曲源面部以覆盖目标面部，但我们也希望确保我们不会将其扭曲到无法识别的位置。为此，我们要实现这一目标。首先使用dlib 检测两个图像上的面部标志。但是与面部变形不同，我们不会也不应该使用所有点进行面部对齐。我们只需要在图像中显示的面部外边界上的点。 1.2查找凸壳在计算机视觉和数学术语中，点或形状集合的边界称为“壳”。没有任何凹陷的边界称为“凸壳”。在图1中，左侧的图像显示了dlib检测到的面部标志使用红色的点来描述，并且点的凸包显示为蓝色。可以使用OpenCV的convexHull函数计算一组点的凸包。 Python：

# 使用dlib来获得面部的标志点，类型是数组（包含所有检测到的点） hullIndex = cv2.convexHull(points, returnPoints = False) # hullIndex 是一个点的索引组成的向量，来形成凸壳

1.3 Delaunay三角剖分对齐的下一步是对凸包上的点进行Delaunay三角剖分。三角剖分显示在图1中间的图像中。这使我们可以将面部分成更小的部分。 1.4仿射经线三角形面部对齐的最后步骤，考虑到源面部和目标面部之间的相应三角形，我们将源面部三角形仿射到目标面部上。但是正如你在图1的右图所示，对齐脸部并将一张脸贴在另一面上几乎看起来不自然。由于两个图像之间的光照和肤色差异，接缝是可见的。下一步显示如何无缝地组合两个图像。 2.无缝克隆：良好的技术理念就像是好的魔法。好的魔术师使用物理学，心理学和良好的旧手法相结合来实现令人难以置信的。仅从图像仿射warp上看结果非常糟糕（图1中的左图）。但将它与无缝克隆相结合，结果是神奇的！它是OpenCV 3中的一项功能，允许您将源图像的一部分（由掩膜标识）无缝复制到目标图像上。

output = cv2.seamlessClone(src, dst, mask, center, cv2.NORMAL_CLONE)

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图2：src-源面部 dst-目标面部 output-面部交换结果使用fillConvexPoly通过填充凸包来计算mask，并且中心是包含mask的边界框的中心。 openCV【实践系列】6——使用OpenCV进行面部交换（换脸）
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(出处: 易学智能)