Python人脸识别案例：高清照片人脸融合功能实现！

和换脸算法的简单粗暴相比，人脸融合算法就要弹性的多。顾名思义，人脸融合算法就是实现两张脸部图片的融合，然后生成一张新的脸部图片。这个算法有什么实际意义呢？简单而言，可以用各种脸部图片融合生成不存在的脸部图片，甚至可以做到以假乱真。

现实一点来说，有一个简单的应用，用父母双方的脸部图片融合，生成未来子女可能的图片——用来做参考。在我和我老婆结婚前我们有一次做了一个有意思的测试，我的年龄身高（179CM）体重+我老婆的年龄身高（164CM）体重，经过一个运算就算出了我儿子可能的身高——182CM，而事实上，我儿子现在的身高已经到185CM了，仍在继续长高ING。应用这个人脸融合算法，我想，在结婚前就可以直到未来孩子可能的长相了，用来做一个参考，也是很有意思的。

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这个案例其实写了很长时间，主要是算法模型的调整，参考了一位AI高手提出的一个人脸融合算法——获取两张脸部图片的特征值区块，然后应用算法做加权平均后生成新的脸部图片——这个权重其实就是融合系数，我在此算法基础上做了一定程度的优化，最后实现出来，效果看起来还是很不错的。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

原版图片（从百度图片）：

 

 

 

 

 

 

 

人脸融合系数0.5的效果——最后生成的图片如下：

 

 

 

 

 

 

 

很显