摘要：美國(guó)開國(guó)領(lǐng)袖們?nèi)绻吹矫绹?guó)民眾只能在希拉里和川普中選擇，估計(jì)要集體氣活過(guò)來(lái)。本教程由發(fā)布在實(shí)驗(yàn)樓，完整教程及在線練習(xí)地址川普撞臉希拉里基于的面部特征交換一教程介紹內(nèi)容簡(jiǎn)介通過(guò)庫(kù)來(lái)實(shí)現(xiàn)人臉面部特征交換。

話說(shuō)這次美國(guó)大選可謂賺足了眼球，在美國(guó)史上，恐怕沒(méi)有哪一年的總統(tǒng)大選會(huì)像今年一樣詭譎和熱鬧。 美國(guó)開國(guó)領(lǐng)袖們?nèi)绻吹矫绹?guó)民眾只能在希拉里和川普中選擇，估計(jì)要集體氣活過(guò)來(lái)。
作為一個(gè)閑得蛋疼的吃瓜群眾，今天就拿這對(duì)冤家做例子，看如何利用OpenCV來(lái)實(shí)現(xiàn)將希拉里的臉安在川普臉上。當(dāng)然，你還可以舉一反三，把吳彥祖的臉安到自己臉上試試效果......

項(xiàng)目簡(jiǎn)介：通過(guò) OpenCV 庫(kù)來(lái)實(shí)現(xiàn)人臉面部特征交換，其實(shí)就是將第二張人臉的眼睛、鼻子和嘴巴通過(guò)程序自動(dòng)裁剪適配并覆蓋到第一張人臉上，并且為了使得修改后的照片看著更加自然，我們還需要調(diào)整皮膚顏色。
本教程由one_magician發(fā)布在實(shí)驗(yàn)樓，完整教程及在線練習(xí)地址：川普撞臉希拉里(基于 OpenCV 的面部特征交換)

通過(guò) OpenCV 庫(kù)來(lái)實(shí)現(xiàn)人臉面部特征交換。

人臉特征交換程序設(shè)計(jì)思路

OpenCV 庫(kù)的使用

dlib 庫(kù)的使用

docopt 庫(kù)的使用

這是原圖。

轉(zhuǎn)換之后的結(jié)果是這樣的。

前方高能

前方高能

前方高能

前方高能

所謂“工欲善其事，必先利其器”，開始編寫代碼之前我們需要先把用到的庫(kù)安裝好。

依賴的庫(kù)有：

dlib

opencv

docopt

dlib 是一個(gè)基于 C++ 編寫的擴(kuò)展庫(kù)，包含有許多常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法以及圖像處理函數(shù)。并且還支持大量的數(shù)值計(jì)算，如矩陣、大整數(shù)隨機(jī)運(yùn)算等。但是在編譯安裝 dlib 之前我們還需要先給系統(tǒng)裝上各種依賴環(huán)境，步驟如下。

安裝 Python 的開發(fā)庫(kù) python3-dev 和 python3-setuptools 。

$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install python3-dev python3-setuptools

另外還要安裝 Boost Python 開發(fā)文件，它為 Python 編程提供了簡(jiǎn)單易用的 C++ 函數(shù)庫(kù)接口。

$ sudo apt-get install libboost-python-dev

dlib 本來(lái)可以直接通過(guò) pip3 指令進(jìn)行編譯安裝，但是由于虛擬機(jī)的內(nèi)存資源不足無(wú)法完成編譯，因此我這里提供一份編譯好的 dlib 動(dòng)態(tài)庫(kù)。可以通過(guò) wget 命令進(jìn)行下載，并將 dlib.so 復(fù)制到 /usr/local/lib/python3.4/dist-packages/ 目錄之下，這樣就可以全局使用該模塊了。

$ wget http://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/686/dlib.so
$ sudo cp dlib.so /usr/local/lib/python3.4/dist-packages/

OpenCV 是一款功能強(qiáng)大的跨平臺(tái)計(jì)算機(jī)視覺(jué)開源庫(kù)，可以用于解決人機(jī)交互、物體檢測(cè)、人臉識(shí)別等領(lǐng)域的問(wèn)題。庫(kù)本身是采用 C++ 編寫的，但是同時(shí)也對(duì) Python, Java, C# 等語(yǔ)言提供接口支持。

本門課程考慮到 OpenCV 的安裝過(guò)程相對(duì)較繁瑣且耗時(shí)較長(zhǎng)，因此實(shí)驗(yàn)環(huán)境已經(jīng)配置好 OpenCV 3.1 的環(huán)境。

docopt 是 Python 的一個(gè)第三方參數(shù)解析庫(kù)，可以根據(jù)使用者提供的文檔描述自動(dòng)生成解析器。因此使用者可以用它來(lái)定義交互參數(shù)與解析參數(shù)。

安裝 docopt 庫(kù)的過(guò)程就非常簡(jiǎn)單了。

$ sudo pip3 install docopt

我們先來(lái)考慮一下這個(gè)程序需要完成的兩大個(gè)功能。

支持從命令行獲取指定圖像路徑

讀取指定圖像并進(jìn)行處理保存

事實(shí)上，第一點(diǎn)要求通過(guò)借助 docopt 庫(kù)可以非常快速便捷地構(gòu)建命令行解析器，具體用法在后續(xù)將會(huì)詳細(xì)介紹。

而第二點(diǎn)才是我們真正需要關(guān)注的問(wèn)題。想象一下在現(xiàn)實(shí)生活中，給你兩張人像照片，現(xiàn)在要求你將他們的臉部特征交換一下（本次實(shí)驗(yàn)中的臉部特征主要指眉毛、眼睛、鼻子和嘴巴組合而成的部位），那么最簡(jiǎn)單的方法就是將第二個(gè)人臉部特征部分剪下拼接到第一個(gè)人的照片上。所以事實(shí)上，我們的程序?qū)崿F(xiàn)也是在模仿這一個(gè)過(guò)程。但是程序并不知道哪些部分是眉毛、眼睛、鼻子或者嘴巴，在電腦看來(lái)這些圖片僅僅是一連串二進(jìn)制數(shù)，所以我們還需要利用 dlib 庫(kù)中的機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)幫助我們檢測(cè)并標(biāo)記這些特征部位。

所以我們的處理方法主要分為以下幾個(gè)步驟。

借助 dlib 庫(kù)檢測(cè)出圖像中的臉部特征

計(jì)算將第二張圖像臉部特征對(duì)齊到一張圖像臉部特征的變換矩陣

綜合考慮兩張照片的面部特征獲得合適的面部特征掩碼

根據(jù)第一張圖像人臉的膚色修正第二張圖像

通過(guò)面部特征掩碼拼接這兩張圖像

保存圖像

好吧，也許步驟看起來(lái)有些多，暫時(shí)看不懂也沒(méi)關(guān)系，跟著教程把項(xiàng)目做一遍，你將會(huì)對(duì)這些概念慢慢熟悉起來(lái)。

本項(xiàng)目教程的詳細(xì)步驟和全部代碼，可以在實(shí)驗(yàn)樓查看并在線完成：川普撞臉希拉里(基于 OpenCV 的面部特征交換)
項(xiàng)目來(lái)源于 https://github.com/matthewearl/faceswap ，該項(xiàng)目基于 MIT 許可證。

系統(tǒng)化的Python學(xué)習(xí)路徑：Python研發(fā)工程師
更多經(jīng)典練手項(xiàng)目：全部項(xiàng)目