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

1. 使用开源 Dlib 库检测可定位定位68个关键点
2. 使用腾讯平台的人脸识别和API可定位定位90个关键点
3. 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。

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