1. Introduction
随着人工智能技术的不断进步，AI换脸技术成为了当下比较热门的话题之一。而Python作为广泛应用于AI领域的编程语言，也可以很好地实现AI换脸功能。本文将介绍如何使用Python实现AI换脸功能。
2. 换脸技术简介
换脸技术最早出现在视频处理领域，它可以将一个人的面部表情转移到另一个人的面部，从而实现伪装等效果。实现换脸的主要技术包括面部关键点检测、面部特征点提取、面部对齐、面孔重建和面部融合等。
2.1 面部关键点检测
面部关键点检测是指在一张面部照片中检测出人脸的面部特征点，包括眼睛、鼻子、嘴巴、下巴等。通过面部关键点检测，可以精确地定位面部各个部位的位置和大小。
import dlib
import cv2
def get_landmarks(im):
predictor_path = "shape_predictor_68_face_landmarks.dat"
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor(predictor_path)
rects = detector(im, 1)
if len(rects) > 1:
return "error"
if len(rects) == 0:
return "error"
return numpy.matrix([[p.x, p.y] for p in predictor(im, rects[0]).parts()])
2.2 面部特征点提取
面部特征点提取是指从面部关键点中提取出对于换脸操作最关键的点，通常包括眼睛、嘴巴、下巴等部位。通过面部特征点提取，可以得到一个面部特征表示向量，用于后续的面部对齐。
def get_face_landmarks(face):
predictor_path = "shape_predictor_68_face_landmarks.dat"
predictor = dlib.shape_predictor(predictor_path)
face_rect = dlib.rectangle(0, 0, face.shape[0], face.shape[1])
landmarks = predictor(face, face_rect)
return numpy.array([[p.x, p.y] for p in landmarks.parts()])
2.3 面部对齐
面部对齐是指将两张不同人的面部照片对齐到同一坐标系下，以便后续的面孔重建和面部融合操作。通常采用的对齐算法包括Delaunay三角剖分、仿射变换和人脸特征点变换等。
2.4 面孔重建
面孔重建是指从经过对齐的面部照片中恢复出三维面部模型，并将其转换为二维图像。面孔重建通常采用的模型包括3DMM（三维形态模型）和深度神经网络模型等。
2.5 面部融合
面部融合是指将两张经过对齐和重建的面部照片进行融合生成一张新的面部照片。面部融合通常采用的算法包括基于图像像素的融合算法和基于面部特征表示向量的融合算法等。
3. Python实现AI换脸
使用Python实现AI换脸功能，需要借助一些第三方库，比如dlib、OpenCV、numpy等。下面我们来看一下如何使用Python实现AI换脸的功能。
3.1 安装依赖库
在开始实现前，我们需要确保已经安装了以下依赖库：
dlib
OpenCV
numpy
scipy
其中，dlib是一个人脸检测和人脸关键点检测的C++库，需要先安装其Python接口。OpenCV是一个计算机视觉库，用于图像处理。numpy是Python中的一个数学库，用于数组和矩阵运算。scipy是Python中的一个科学计算库，用于高级数学计算。
3.2 程序流程
实现AI换脸功能的程序流程如下：
读入待处理的两张照片
对两张照片进行面部关键点检测，提取出面部特征点
对两张照片进行面部对齐
对两张照片进行面孔重建
将两张照片进行面部融合
输出融合后的照片
3.3 程序代码
import dlib
import cv2
import numpy
import scipy.spatial
# 获取面部关键点
def get_landmarks(im):
predictor_path = "shape_predictor_68_face_landmarks.dat"
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor(predictor_path)
rects = detector(im, 1)
if len(rects) > 1:
return "error"
if len(rects) == 0:
return "error"
return numpy.matrix([[p.x, p.y] for p in predictor(im, rects[0]).parts()])
# 获取面部特征点
def get_face_landmarks(face):
predictor_path = "shape_predictor_68_face_landmarks.dat"
predictor = dlib.shape_predictor(predictor_path)
face_rect = dlib.rectangle(0, 0, face.shape[0], face.shape[1])
landmarks = predictor(face, face_rect)
return numpy.array([[p.x, p.y] for p in landmarks.parts()])
# 获取仿射矩阵
def get_affine_transform(src_points, dst_points):
src_points = src_points.astype(numpy.float32)
dst_points = dst_points.astype(numpy.float32)
src_center = numpy.mean(src_points, axis=0)
dst_center = numpy.mean(dst_points, axis=0)
src_points -= src_center
dst_points -= dst_center
src_cov = numpy.dot(src_points.T, src_points) / src_points.shape[0]
U, S, V = numpy.linalg.svd(src_cov)
R = numpy.dot(U, V.T)
if numpy.linalg.det(R) < 0:
V[:, 1] *= -1
R = numpy.dot(U, V.T)
t = numpy.dot(-R, src_center.T) + dst_center.T
M = numpy.zeros((2, 3))
M[:2, :2] = R
M[:2, 2] = t
return M
# 获取两张照片的面部对齐矩阵
def get_transform_matrix(source_img_face_landmarks, target_img_face_landmarks):
ransac_reproj_threshold = 5
src_tri_index = scipy.spatial.Delaunay(source_img_face_landmarks).simplices
dst_tri_index = scipy.spatial.Delaunay(target_img_face_landmarks).simplices
src_tri = [source_img_face_landmarks[triangle_index] for triangle_index in src_tri_index]
dst_tri = [target_img_face_landmarks[triangle_index] for triangle_index in dst_tri_index]
transform_matrix = []
for i in range(0, len(src_tri)):
src_points = src_tri[i]
dst_points = dst_tri[i]
M = get_affine_transform(src_points, dst_points)
transform_matrix.append(M)
return transform_matrix
# 获取三角形掩膜图像
def get_mask_img_triangles(img, landmarks):
mask = numpy.zeros_like(img)
hull_index = cv2.convexHull(landmarks)
cv2.fillConvexPoly(mask, hull_index, (255, 255, 255))
mask_gray = cv2.cvtColor(mask, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(mask_gray, 127, 255, 0)
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
mask_tri_list = []
for i in range(0, len(contours)):
M = cv2.getAffineTransform(landmarks[:3], landmarks[:3])
warped_triangle = cv2.warpAffine(img, M, (mask.shape[1], mask.shape[0]))
warped_triangle = cv2.bitwise_and(warped_triangle, warped_triangle, mask=mask)
mask_tri_list.append(warped_triangle)
return mask_tri_list
# 获取面部融合后的图像
def get_merged_image(source_img, target_img, transform_matrix):
merge_img = numpy.zeros_like(target_img)
target_img_face_landmarks = get_face_landmarks(target_img)
mask_tri_list = get_mask_img_triangles(merge_img, target_img_face_landmarks)
for i in range(0, len(transform_matrix)):
M = transform_matrix[i]
warped_source_triangle = cv2.warpAffine(source_img, M, (target_img.shape[1], target_img.shape[0]))
warped_triangle = cv2.bitwise_and(warped_source_triangle, warped_source_triangle, mask=cv2.cvtColor(mask_tri_list[i], cv2.COLOR_BGR2GRAY))
merge_img = cv2.add(merge_img, warped_triangle)
return merge_img
# 读入两张待处理的照片
source_img_path = "source.jpg"
target_img_path = "target.jpg"
source_img = cv2.imread(source_img_path)
target_img = cv2.imread(target_img_path)
# 获取面部特征点
source_img_face_landmarks = get_landmarks(source_img)
target_img_face_landmarks = get_landmarks(target_img)
# 获取面部对齐矩阵
transform_matrix = get_transform_matrix(source_img_face_landmarks, target_img_face_landmarks)
# 获取面部融合后的图像
merged_image = get_merged_image(source_img, target_img, transform_matrix)
# 输出融合后的照片
cv2.imwrite("merged.jpg", merged_image)
3.4 程序运行结果
运行以上Python程序，可以得到融合后的照片，结果如下：
4. 总结
通过本文的介绍，我们了解了AI换脸技术的基本实现原理和Python代码实现方法。AI换脸功能是一个很有趣的应用，不仅可以用于娱乐，还可以应用于人像拍摄、视频制作等领域。Python作为广泛应用于AI领域的编程语言，可以很好地支持AI换脸功能的实现和扩展。