Python 实现人脸融合与虚拟人物生成

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#人工智能

于 2022-09-10 09:00:49 首次发布

Python 实现人脸融合与虚拟人物生成，只需要准备两张人脸图片，最好是大头照，这样融合效果才会更好。

实现步骤：

（1）准备两张图片（人脸）

（2）准备好如下过程Python利用paddlehub实现批量抠图和更换证件照背景底色_SmartGridequation的博客-优快云博客

（3）利用OpenCV去除图的单一颜色

Python 去除图片中多种颜色或者单一颜色_SmartGridequation的博客-优快云博客

融合人脸函数代码如下：

import numpy as np
import cv2
import dlib
from scipy.spatial import Delaunay
predictor_model = 'shape_predictor_68_face_landmarks.dat'

#-i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

def get_points(image):  # 用 dlib 来得到人脸的特征点
    global detected_face
    face_detector = dlib.get_frontal_face_detector()  # 正向人脸检测器，进行人脸检测，提取人脸外部矩形框
    face_pose_predictor = dlib.shape_predictor(predictor_model)
    try:
        detected_face = face_detector(image, 1)[0]
    except:
        print('No face detected in image {}'.format(image))
    pose_landmarks = face_pose_predictor(image, detected_face)  # 获取landmark
    points = []
    for p in pose_landmarks.parts():
        points.append([p.x, p.y])

    # 加入四个顶点和四条边的中点
    x = image.shape[1] - 1
    y = image.shape[0] - 1
    points.append([0, 0])
    points.append([x // 2, 0])
    points.append([x, 0])
    points.append([x, y // 2])
    points.append([x, y])
    points.append([x // 2, y])
    points.append([0, y])
    points.append([0, y // 2])

    return np.array(points)


def get_triangles(points):  #  在特征点上使用 Delaunay 三角剖分，将点集连接成一定大小的三角形，且分配要相对合理，才能呈现出漂亮的三角化
    return Delaunay(points).simplices


def affine_trans