只要三步,带你用Python换脸

作为单身狗的小编,一直希望有女神能看上我,幻想有一天如果自己的女朋友是明星该有多好,让自己的“明星”女友对着自己撒娇,是不是感觉人生已经达到了高潮。

哎,白日做梦呀,单纯靠yy是不行的,还好小编在蹉跎岁月的岁月中练就了一身python技能,今天小编就带领大家利用python实现一个换脸的特效,让自己的女友换脸成为我们喜欢的明星,让自己喜欢的女星来对自己撒娇。下面就进入我们的程序吧。

01.小试牛刀

首先,我们要明确应该如何实现换脸呢,我们用一个图来进行展示:

对于换脸,我们需要有一个模板图片和目标图片,例如上图中的娜扎和热巴,我们需要提取到热巴的脸部图片,然后在娜扎的图片中,寻找合适的未知,将热巴的脸覆盖在上面,从而完成我们的换脸。对于我们的制作而言,我们只需要将女朋友的照片换成娜扎的照片,然后就可以将女朋友的脸替换成热巴。

程序如下图所示:

这里需要提一下,小编分别用了百度AI和旷视的平台进行制作,但是旷视的效果要好于百度,所以小编采用旷视的人脸融合平台进行上述的换脸操作。

程序首先以二进制形式读入模板图片和目标图片,并利用base64进行编码。在构建完data的字典数据后,通过post上传数据,便可以获取到返回的json数据,最后将数据写入到本地的图片文件即可。

02.具体的操作

上述的程序只是完成了单个的图片,既没有声音,也没有动作,简单乏味,麻麻赖赖,所以还得继续盘它。接下来我们要制作的就是对于视频的换脸。对于视频换脸,我们的程序是这样构造的。

01).首先是逐帧读取视频完成换脸,程序如下图所示:

上述程序首先需要逐帧读入图片,然后调用merge_face函数完成换脸,将换脸后的图片保存到本地。

02).在完成换脸后,接下来就是将图片合成视频,并将合成视频添加上音频,程序如下图所示:

上述程序中,首先读取所有的图片地址,然后利用opencv,进行视频的合成,最后利用pymovie库完成音频视频的同轨,便完成了最终视频的制作。

最后我们来展示一下合成的视频

怎么样,是不是有内味了,如果大家喜欢其他的明星的话,也可以试着去尝试其他的明星换脸哦。其实我想说,我心目中的女神是神仙姐姐~~ 你呢,来留言区吱一声。

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每天分享一些有趣的干货
照片技术通常涉及到深度学习和计算机视觉领域,Python中可以使用深度学习框架如TensorFlow或PyTorch来实现。下面是一个简单的使用DeepFace库进行的示例。 首先,确保安装了必要的库: ```bash pip install deepface ``` 接下来是代码示例: ```python from deepface import DeepFace from deepface.extendedmodels import FaceRecognition import cv2 # 加载模型 model = DeepFace.build_model("Facenet") # 定义源图片和目标图片路径 source_img_path = "source.jpg" target_img_path = "target.jpg" # 使用DeepFace进行 def swap_faces(source_img, target_img): # 这里只是简单地展示如何加载和处理图像 source_face = DeepFace.represent(source_img_path, model_name="Facenet") target_face = DeepFace.represent(target_img_path, model_name="Facenet") # 加载图片 source_image = cv2.imread(source_img) target_image = cv2.imread(target_img) # 这里需要一个算法,例如使用dlib或其他深度学习模型进行实际操作 # 由于DeepFace本身不直接提供功能,因此这里只是一个示意 return target_image result_image = swap_faces(source_img_path, target_img_path) # 显示结果 cv2.imshow("Swapped Face", result_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 上述代码中,`swap_faces`函数尝试加载两张图片,并使用DeepFace提取部特征。然而,DeepFace库本身并不直接支持功能,它主要用于部识别、验证等任务。为了实现真正的,可能需要结合其他工具或模型,例如使用深度学习生成对抗网络(GAN)。 ### 解释 - **DeepFace**:这是一个用于部识别的库,能够检测和识别部。 - **Facenet**:这是DeepFace中的一个预训练模型,用于部特征提取。 - **cv2**:OpenCV库,用于图像处理。 ### 注意事项 1. 技术涉及隐私和伦理问题,请谨慎使用。 2. 上述代码只是一个框架性示例,实际需要更复杂的模型。
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