人脸老化之四Dlib库进行人脸融合变形

在《人脸老化之二学习研究相关图像处理知识（Dlib库的使用）》中参考http://www.learnopencv.com/face-morph-using-opencv-cpp-python/进行基于两个人脸的融合变形。

介绍第三步人脸融合变形，使用的两张测试图片如下。

第三步：图像的融合变形

经过前一篇文章的介绍即第一和第二步后，现在可是进行两张人脸图片的融合变形。融合变形的结果是融合两幅人脸的特征生成一张新的人脸图像。新的人脸的与两证人脸的相似度即融合度通过参数a（范围[0,1]）值进行控制。当a为0时，融合图像（为M）为上图左侧图 （为I），为1时为上图右侧图（为J） 。

具体步骤如下：

1.根据如下公式，找到融合图像M中的关键点的坐标。

2.计算仿射变换。

现在我们获得了图像I、J和M的各自76个关键点，以及142个D-三角。

在图像I和M之间，根据D-三角之间的对应一个三角形三个顶点之间的关系，利用getAffineTransform求出仿射变换矩阵。图像J和M