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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。 介绍一步步实现人脸变形。 使用的两张测试图片 第一步：利用Dlib库找出两张人脸中的对应点。 利用Dlib库，默认可以检测出68个关键点，主要涉及代码如下： d

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

大约在2017年的8月份第一次听到人脸老化，由于工程需要（之前没有深入接触过图像处理，只自学过数字图像处理的前几章）需要对人脸部进行老化处理，产生多年后的脸部的样子。 一听到就知道是数字图像处理相关方面的内容，于是用百度开始搜索，在优快云的博客中进行资料搜集和学习。 由于本人是小白一个，所以先是感性认识人脸老化，想看看别人做到什么程度了，怎么做的。 百度 人脸老化后，进行学习甄选，我找到了

有个感性的体验认识，下面就是想要在自己的操作下实现这个效果，最好能直接找到代码复制粘贴运行出结果。但是这个不是简简单单的就能复制粘贴就能实现的，需要努力，而不是拿来主义可以享受的。 有幸在优快云中Trent1985的专栏看到了照片美妆---人脸老化这篇博文，深感震撼。震撼到需要的内容知识太多有复杂，不是一蹴而就的事情。自己按照博文的介绍，尝试配置Python环境，下载训练人脸库（可惜没能下载到