内容简介:python & opencv 打造当前相机最新的人脸融合功能。目前大部分IT大企业对人脸技术都是有研究的,人脸识别、人脸检测等等,到我们日常P图软件,随便说一个我知道的天天P图软件APP就可实现,Face++已经打造了人脸技术的API,但是它是收费的并且有点小贵,所以这次把人脸融合算法直接开源,供大家利用。(Python源码至于文末)先来瞧瞧各大软件与我们利用Python_OpenCV实现的效果差距:
python & opencv 打造当前相机最新的人脸融合功能。
论述
目前大部分IT大企业对人脸技术都是有研究的,人脸识别、人脸检测等等,到我们日常P图软件,随便说一个我知道的天天P图软件APP就可实现,Face++已经打造了人脸技术的API,但是它是收费的并且有点小贵,所以这次把人脸融合算法直接开源,供大家利用。(Python源码至于文末)
先来瞧瞧各大软件与我们利用Python_OpenCV实现的效果差距:
左边为被融合的图,右边为欲融合的图
手把手教你如何实现人脸融合技术:
零、融合函数
程序入口函数
参数含义:
检测及关键的定位
人脸的检测和关键点定位有很多种方法
- 使用开源 Dlib 库检测可定位定位68个关键点
- 使用腾讯平台的人脸识别和API可定位定位90个关键点
- 使用Face++平台的人脸识别和API可定位106个关键点
我们选择Face++的 api,前面就说过它是收费的,而且从这里也看得出它更加强大!
对齐人脸角度
在欲融合的人脸图不是侧脸的前提下,由调整平面位置和角度让它和将被融合的图进行人脸重合。
- src_points 已经 dst_points 传入参数为第一步获取的人脸关键点矩阵
对齐采用“常规 Procrustes 分析法”
结果:
再次取关键点后融合脸部
再次对转换后的欲融合图片取关键点,与模特图的关键点做三角融合成新的图片
得到:
处理加工被融合的图片
对上面结果图进行取关键点,利用三角仿射把被融合图片的脸部轮廓、关键点变形为上面得到的脸部关键点
处理结果:
最后一步把融合后的脸部贴到模特图上
用泊松融合算法贴到模特图上。泊松融合可以使用opencv提供的函数
函数:
最终结果:
不够满意就继续美颜,我上篇python+OpenCV的教程中有提到,就几行 Python 代码。
以上所述就是小编给大家介绍的《Python有黄金屋,OpenCV有颜如玉,人脸融合算法开源,堪比整容!》,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持!
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