人脸老化之四Dlib库进行人脸融合变形

本文介绍了如何使用Dlib库进行人脸融合变形,通过控制参数a融合两张人脸图像,生成新的人脸图像。文章详细阐述了四个步骤:计算融合图像关键点坐标、求仿射变换矩阵、D-三角变形处理以及利用alpha融合图像。实验结果显示,脸部区域的融合效果良好,但脸部外的对齐效果有待提高,可通过增加关键点数量改善。

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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

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