# 基于OpenCV与Dlib的人脸融合技术实现

从仿射变换到人脸融合：基于OpenCV和Dlib的图像处理实践

在图像处理领域，仿射变换和人脸融合是两个非常有趣且实用的技术。仿射变换可以用于图像的几何变换，而人脸融合则可以创造出令人惊叹的视觉效果。本文将通过两个具体的代码示例，详细介绍如何使用Python、OpenCV和Dlib库实现这些功能。我们将从简单的仿射变换开始，逐步深入到复杂的人脸融合技术。

一、仿射变换：基础入门

（一）仿射变换简介

仿射变换是一种二维坐标到二维坐标的线性变换，它保持了图像的直线性和平行性。通过仿射变换，可以对图像进行平移、旋转、缩放和倾斜等操作。在计算机视觉中，仿射变换常用于图像校正、目标匹配等场景。

（二）代码实现

以下代码展示了如何使用OpenCV实现仿射变换：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread("zjl.png")
height, width = img.shape[:2]

# 定义源点和目标点
mat_src = np.float32([[0, 0], [0, height-1], [width-1, 0]])
mat_dst = np.float32([[0, 0], [100, height-100], [width-100, 100]])

# 计算仿射变换矩阵
M = cv2.getAffineTransform(mat_src, mat_dst)

# 应用仿射变换
dst = cv2.warpAffine(img, M, (width, height))

# 显示结果
imgs = np.hstack([img, dst])
cv2.namedWindow('imgs', cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.imshow("imgs", imgs)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

（三）代码解析

1. 读取图像 ：使用cv2.imread函数读取图像文件。
2. 定义源点和目标点 ：mat_src和mat_dst分别定义了仿射变换的源点和目标点。这些点决定了图像如何被变换。
3. 计算仿射变换矩阵 ：通过cv2.getAffineTransform函数计算源点和目标点之间的仿射变换矩阵。
4. 应用仿射变换 ：使用cv2.warpAffine函数将仿射变换矩阵应用到图像上，生成变换后的图像。
5. 显示结果 ：将原始图像和变换后的图像并排放置，使用cv2.imshow显示结果。

（四）运行结果

运行上述代码后，你将看到原始图像和经过仿射变换后的图像并排显示。仿射变换后的图像可能会出现平移、旋转或缩放的效果，具体取决于你定义的源点和目标点。

二、人脸融合：进阶应用

（一）人脸融合简介

人脸融合是一种将两张人脸图像的特征进行融合的技术，生成一张新的图像，同时保留两张人脸的主要特征。这种技术在娱乐、影视特效等领域有着广泛的应用。实现人脸融合的关键在于精确地检测人脸的关键点，并进行合理的图像变换和融合。

（二）代码实现

以下代码展示了如何使用OpenCV和Dlib实现人脸融合：

import cv2
import numpy as np
import dlib

# 定义人脸关键点集合
JAW_POINTS = list(range(0, 17))
RIGHT_BROW_POINTS = list(range(17, 22))
LEFT_BROW_POINTS = list(range(22, 27))
NOSE_POINTS = list(range(27, 35))
RIGHT_EYE_POINTS = list(range(36, 42))
LEFT_EYE_POINTS = list(range(42, 48))
MOUTH_POINTS = list(range(48, 61))
FACE_POINTS = list(range(17, 68))
POINTS = [LEFT_BROW_POINTS + RIGHT_EYE_POINTS + LEFT_EYE_POINTS + RIGHT_BROW_POINTS + NOSE_POINTS + MOUTH_POINTS]
POINTStupLe = tuple(POINTS)

# 生成人脸掩膜
def getFacemask(im, keyPoints):
    im = np.zeros(im.shape[:2], dtype=np.float64)
    for p in POINTS:
        points = cv2.convexHull(keyPoints[p])
        cv2.fillConvexPoly(im, points, color=1)
    im = np.array([im, im, im]).transpose(1, 2, 0)
    im = cv2.GaussianBlur(im, (25, 25), 0)
    return im

# 计算仿射变换矩阵
def getM(points1, points2):
    points1 = points1.astype(np.float64)
    points2 = points2.astype(np.float64)
    c1 = np.mean(points1, axis=0)
    c2 = np.mean(points2, axis=0)
    points1 -= c1
    points2 -= c2
    s1 = np.std(points1)
    s2 = np.std(points2)
    points1 /= s1
    points2 /= s2
    U, S, Vt = np.linalg.svd(points1.T * points2)
    R = (U * Vt).T
    return np.hstack(((s2 / s1) * R, c2.T - (s2 / s1) * R * c1.T))

# 获取人脸关键点
def getKeyPoints(im):
    rects = detector(im, 1)
    shape = predictor(im, rects[0])
    s = np.matrix([[p.x, p.y] for p in shape.parts()])
    return s

# 修改图像颜色
def normalColor(a, b):
    ksize = (111, 111)
    aGauss = cv2.GaussianBlur(a, ksize, 0)
    bGauss = cv2.GaussianBlur(b, ksize, 0)
    weight = aGauss / bGauss
    where_are_inf = np.isinf(weight)
    weight[where_are_inf] = 0
    return b * weight

# 加载图像和模型
a = cv2.imread("zjl2.png")
b = cv2.imread("zxc2.png")
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")

# 获取关键点
aKeyPoints = getKeyPoints(a)
bKeyPoints = getKeyPoints(b)

# 生成掩膜
aMask = getFacemask(a, aKeyPoints)
bMask = getFacemask(b, bKeyPoints)

# 计算仿射变换矩阵并应用
M = getM(aKeyPoints[POINTStupLe], bKeyPoints[POINTStupLe])
dsize = a.shape[:2][::-1]
bMaskWarp = cv2.warpAffine(bMask, M, dsize, borderMode=cv2.BORDER_TRANSPARENT, flags=cv2.WARP_INVERSE_MAP)
bWarp = cv2.warpAffine(b, M, dsize, borderMode=cv2.BORDER_TRANSPARENT, flags=cv2.WARP_INVERSE_MAP)

# 颜色校正和融合
mask = np.max([aMask, bMaskWarp], axis=0)
bcolor = normalColor(a, bWarp)
out = a * (1.0 - mask) + bcolor * mask

# 显示结果
cv2.imshow("a", a)
cv2.imshow("b", b)
cv2.imshow("out", out / 255)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

（三）代码解析

1. 人脸关键点检测 ：

   使用Dlib的人脸检测器和关键点检测器，从图像中提取人脸的关键点。这些关键点将用于后续的图像变换和融合。

   detector = dlib.get_frontal_face_detector()
   predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")

2. 人脸掩膜生成 ：

   定义getFacemask函数，生成人脸的掩膜。掩膜用于在融合过程中只处理人脸区域。

   def getFacemask(im, keyPoints):
       im = np.zeros(im.shape[:2], dtype=np.float64)
       for p in POINTS:
           points = cv2.convexHull(keyPoints[p])
           cv2.fillConvexPoly(im, points, color=1)
       im = np.array([im, im, im]).transpose(1, 2, 0)
       im = cv2.GaussianBlur(im, (25, 25), 0)
       return im

3. 计算仿射变换矩阵 ：

   定义getM函数，计算从一张人脸到另一张人脸的仿射变换矩阵。

def getM(points1, points2):
    points1 = points1.astype(np.float64)
    points2 = points2.astype(np.float64)
    c1 = np.mean(points1, axis=0)
    c2 = np.mean(points2, axis=0)
    points1 -= c1
    points2 -= c2
    s1 = np.std(points1)
    s2 = np.std(points2)
    points1 /= s1
    points2 /= s2
    U, S, Vt = np.linalg.svd(points1.T * points2)
    R = (U * Vt).T
    return np.hstack(((s2 / s1) * R, c2.T - (s2 / s1) * R * c1.T))

4. 应用仿射变换 ：

   使用OpenCV的cv2.warpAffine函数对人脸图像进行仿射变换。

   M = getM(aKeyPoints[POINTStupLe], bKeyPoints[POINTStupLe])
   dsize = a.shape[:2][::-1]
   bMaskWarp = cv2.warpAffine(bMask, M, dsize, borderMode=cv2.BORDER_TRANSPARENT, flags=cv2.WARP_INVERSE_MAP)
   bWarp = cv2.warpAffine(b, M, dsize, borderMode=cv2.BORDER_TRANSPARENT, flags=cv2.WARP_INVERSE_MAP)

5. 颜色校正和融合 ：

   定义normalColor函数，将一张图像的颜色调整为与另一张图像相似。然后将两张图像进行融合。

   def normalColor(a, b):
       ksize = (111, 111)
       aGauss = cv2.GaussianBlur(a, ksize, 0)
       bGauss = cv2.GaussianBlur(b, ksize, 0)
       weight = aGauss / bGauss
       where_are_inf = np.isinf(weight)
       weight[where_are_inf] = 0
       return b * weight

6. 显示结果 ：

   使用OpenCV的cv2.imshow函数展示融合后的图像。

   cv2.imshow("a", a)
   cv2.imshow("b", b)
   cv2.imshow("out", out / 255)
   cv2.waitKey()
   cv2.destroyAllWindows()

（四）运行结果

运行上述代码后，你将看到两张原始人脸图像和融合后的图像。融合后的图像将同时保留两张人脸的主要特征，看起来更加自然。

三、总结与展望

通过本文的介绍，我们从简单的仿射变换逐步深入到复杂的人脸融合技术。仿射变换是图像处理中的基础操作，而人脸融合则涉及到人脸检测、关键点提取、图像变换和融合等多个步骤。希望本文能够帮助读者更好地理解这些技术，并激发大家在实际项目中进一步探索的灵感。

未来，随着深度学习技术的发展，人脸融合技术将更加智能化和高效化。例如，可以使用深度学习模型来生成更加自然和逼真的融合效果，或者实现实时的人脸融合功能。此外，还可以将人脸融合技术应用于更多领域，如虚拟现实、增强现实等，为用户带来更加丰富的视觉体验。