如何寫一個(gè)簡(jiǎn)短的Python腳本做一個(gè)換臉程序

在這篇文章中我將介紹如何寫一個(gè)簡(jiǎn)短（200行）的 Python 腳本，來(lái)自動(dòng)地將一幅圖片的臉替換為另一幅圖片的臉。

這個(gè)過(guò)程分四步：

檢測(cè)臉部標(biāo)記。

旋轉(zhuǎn)、縮放、平移和第二張圖片，以配合第一步。

調(diào)整第二張圖片的色彩平衡，以適配第一張圖片。

把第二張圖像的特性混合在第一張圖像中。

1.使用dlib提取面部標(biāo)記

該腳本使用dlib的 Python 綁定來(lái)提取面部標(biāo)記：

Dlib 實(shí)現(xiàn)了 Vahid Kazemi 和 Josephine Sullivan 的《使用回歸樹一毫秒臉部對(duì)準(zhǔn)》論文中的算法。算法本身非常復(fù)雜，但dlib接口使用起來(lái)非常簡(jiǎn)單：

PREDICTOR_PATH = "/home/matt/dlib-18.16/shape_predictor_68_face_landmarks.dat"

detector = dlib.get_frontal_face_detector()

predictor = dlib.shape_predictor(PREDICTOR_PATH)

defget_landmarks(im):

rects = detector(im,1)

iflen(rects) >1:

raiseTooManyFaces

iflen(rects) == 0:

raiseNoFaces

returnnumpy.matrix([[p.x,p.y]forpinpredictor(im,rects[0]).parts()])

get_landmarks()函數(shù)將一個(gè)圖像轉(zhuǎn)化成numpy數(shù)組，并返回一個(gè)68×2元素矩陣，輸入圖像的每個(gè)特征點(diǎn)對(duì)應(yīng)每行的一個(gè)x，y坐標(biāo)。

特征提取器（predictor）需要一個(gè)粗糙的邊界框作為算法輸入，由一個(gè)傳統(tǒng)的能返回一個(gè)矩形列表的人臉檢測(cè)器（detector）提供，其每個(gè)矩形列表在圖像中對(duì)應(yīng)一個(gè)臉。

2.用 Procrustes 分析調(diào)整臉部

現(xiàn)在我們已經(jīng)有了兩個(gè)標(biāo)記矩陣，每行有一組坐標(biāo)對(duì)應(yīng)一個(gè)特定的面部特征（如第30行的坐標(biāo)對(duì)應(yīng)于鼻頭）。我們現(xiàn)在要解決如何旋轉(zhuǎn)、翻譯和縮放第一個(gè)向量，使它們盡可能適配第二個(gè)向量的點(diǎn)。一個(gè)想法是可以用相同的變換在第一個(gè)圖像上覆蓋第二個(gè)圖像。

將這個(gè)問題數(shù)學(xué)化，尋找T，s和R，使得下面這個(gè)表達(dá)式：

結(jié)果最小，其中R是個(gè)2×2正交矩陣，s是標(biāo)量，T是二維向量，pi和qi是上面標(biāo)記矩陣的行。

事實(shí)證明，這類問題可以用“常規(guī) Procrustes 分析法”解決：

deftransformation_from_points(points1,points2):

points1 = points1.astype(numpy.float64)

points2 = points2.astype(numpy.float64)

c1 = numpy.mean(points1,axis=0)

c2 = numpy.mean(points2,axis=0)

points1 -= c1

points2 -= c2

s1 = numpy.std(points1)

s2 = numpy.std(points2)

points1 /= s1

points2 /= s2

U,S,Vt = numpy.linalg.svd(points1.T * points2)

R = (U * Vt).T

returnnumpy.vstack([numpy.hstack(((s2 / s1) * R,

c2.T - (s2 / s1) * R * c1.T)),

numpy.matrix([0.,0.,1.])])

代碼實(shí)現(xiàn)了這幾步：

1.將輸入矩陣轉(zhuǎn)換為浮點(diǎn)數(shù)。這是后續(xù)操作的基礎(chǔ)。

2.每一個(gè)點(diǎn)集減去它的矩心。一旦為點(diǎn)集找到了一個(gè)最佳的縮放和旋轉(zhuǎn)方法，這兩個(gè)矩心c1和c2就可以用來(lái)找到完整的解決方案。

3.同樣，每一個(gè)點(diǎn)集除以它的標(biāo)準(zhǔn)偏差。這會(huì)消除組件縮放偏差的問題。

4.使用奇異值分解計(jì)算旋轉(zhuǎn)部分。可以在維基百科上看到關(guān)于解決正交 Procrustes 問題的細(xì)節(jié)。

5.利用仿射變換矩陣返回完整的轉(zhuǎn)化。

其結(jié)果可以插入 OpenCV 的cv2.warpAffine函數(shù)，將圖像二映射到圖像一：

defwarp_im(im,M,dshape):

output_im = numpy.zeros(dshape,dtype=im.dtype)

cv2.warpAffine(im,

M[:2],

(dshape[1],dshape[0]),

dst=output_im,

borderMode=cv2.BORDER_TRANSPARENT,

flags=cv2.WARP_INVERSE_MAP)

returnoutput_im

對(duì)齊結(jié)果如下：

3.校正第二張圖像的顏色

如果我們?cè)噲D直接覆蓋面部特征，很快會(huì)看到這個(gè)問題：

這個(gè)問題是兩幅圖像之間不同的膚色和光線造成了覆蓋區(qū)域的邊緣不連續(xù)。我們?cè)囍拚?/p>

COLOUR_CORRECT_BLUR_FRAC = 0.6

LEFT_EYE_POINTS = list(range(42,48))

RIGHT_EYE_POINTS = list(range(36,42))

defcorrect_colours(im1,im2,landmarks1):

blur_amount = COLOUR_CORRECT_BLUR_FRAC * numpy.linalg.norm(

numpy.mean(landmarks1[LEFT_EYE_POINTS],axis=0) -

numpy.mean(landmarks1[RIGHT_EYE_POINTS],axis=0))

blur_amount = int(blur_amount)

ifblur_amount % 2 == 0:

blur_amount += 1

im1_blur = cv2.GaussianBlur(im1,(blur_amount,blur_amount),0)

im2_blur = cv2.GaussianBlur(im2,(blur_amount,blur_amount),0)

# Avoid divide-by-zero errors.

im2_blur += 128 * (im2_blur <= 1.0)

return(im2.astype(numpy.float64) * im1_blur.astype(numpy.float64) /

im2_blur.astype(numpy.float64))

結(jié)果如下：

此函數(shù)試圖改變 im2 的顏色來(lái)適配 im1。它通過(guò)用 im2 除以 im2 的高斯模糊值，然后乘以im1的高斯模糊值。這里的想法是用RGB縮放校色，但并不是用所有圖像的整體常數(shù)比例因子，每個(gè)像素都有自己的局部比例因子。

用這種方法兩圖像之間光線的差異只能在某種程度上被修正。例如，如果圖像1是從一側(cè)照亮，但圖像2是被均勻照亮的，色彩校正后圖像2也會(huì)出現(xiàn)未照亮一側(cè)暗一些的問題。

也就是說(shuō)，這是一個(gè)相當(dāng)簡(jiǎn)陋的辦法，而且解決問題的關(guān)鍵是一個(gè)適當(dāng)?shù)母咚购撕瘮?shù)大小。如果太小，第一個(gè)圖像的面部特征將顯示在第二個(gè)圖像中。過(guò)大，內(nèi)核之外區(qū)域像素被覆蓋，并發(fā)生變色。這里的內(nèi)核用了一個(gè)0.6 *的瞳孔距離。

4.把第二張圖像的特征混合在第一張圖像中

用一個(gè)遮罩來(lái)選擇圖像2和圖像1的哪些部分應(yīng)該是最終顯示的圖像：

值為1(顯示為白色)的地方為圖像2應(yīng)該顯示出的區(qū)域，值為0(顯示為黑色)的地方為圖像1應(yīng)該顯示出的區(qū)域。值在0和1之間為圖像1和圖像2的混合區(qū)域。

這是生成上圖的代碼:

LEFT_EYE_POINTS = list(range(42,48))

RIGHT_EYE_POINTS = list(range(36,42))

LEFT_BROW_POINTS = list(range(22,27))

RIGHT_BROW_POINTS = list(range(17,22))

NOSE_POINTS = list(range(27,35))

MOUTH_POINTS = list(range(48,61))

OVERLAY_POINTS = [

LEFT_EYE_POINTS + RIGHT_EYE_POINTS + LEFT_BROW_POINTS + RIGHT_BROW_POINTS,

NOSE_POINTS + MOUTH_POINTS,

]

FEATHER_AMOUNT = 11

defdraw_convex_hull(im,points,color):

points = cv2.convexHull(points)

cv2.fillConvexPoly(im,points,color=color)

defget_face_mask(im,landmarks):

im = numpy.zeros(im.shape[:2],dtype=numpy.float64)

forgroup inOVERLAY_POINTS:

draw_convex_hull(im,

landmarks[group],

color=1)

im = numpy.array([im,im,im]).transpose((1,2,0))

im = (cv2.GaussianBlur(im,(FEATHER_AMOUNT,FEATHER_AMOUNT),0) >0) * 1.0

im = cv2.GaussianBlur(im,(FEATHER_AMOUNT,FEATHER_AMOUNT),0)

returnim

mask = get_face_mask(im2,landmarks2)

warped_mask = warp_im(mask,M,im1.shape)

combined_mask = numpy.max([get_face_mask(im1,landmarks1),warped_mask],

axis=0)

我們把上述過(guò)程分解：

get_face_mask()的定義是為一張圖像和一個(gè)標(biāo)記矩陣生成一個(gè)遮罩，它畫出了兩個(gè)白色的凸多邊形：一個(gè)是眼睛周圍的區(qū)域，一個(gè)是鼻子和嘴部周圍的區(qū)域。之后它由11個(gè)像素向遮罩的邊緣外部羽化擴(kuò)展，可以幫助隱藏任何不連續(xù)的區(qū)域。

這樣一個(gè)遮罩同時(shí)為這兩個(gè)圖像生成，使用與步驟2中相同的轉(zhuǎn)換，可以使圖像2的遮罩轉(zhuǎn)化為圖像1的坐標(biāo)空間。

之后，通過(guò)一個(gè)element-wise最大值，這兩個(gè)遮罩結(jié)合成一個(gè)。結(jié)合這兩個(gè)遮罩是為了確保圖像1被掩蓋，而顯現(xiàn)出圖像2的特性。

最后，使用遮罩得到最終的圖像：

output_im = im1 * (1.0 - combined_mask) + warped_corrected_im2 * combined_mask

完整代碼（link）：

importcv2

importdlib

importnumpy

importsys

PREDICTOR_PATH = "/home/matt/dlib-18.16/shape_predictor_68_face_landmarks.dat"

SCALE_FACTOR = 1

FEATHER_AMOUNT = 11

FACE_POINTS = list(range(17,68))

MOUTH_POINTS = list(range(48,61))

RIGHT_BROW_POINTS = list(range(17,22))

LEFT_BROW_POINTS = list(range(22,27))

RIGHT_EYE_POINTS = list(range(36,42))

LEFT_EYE_POINTS = list(range(42,48))

NOSE_POINTS = list(range(27,35))

JAW_POINTS = list(range(0,17))

# Points used to line up the images.

ALIGN_POINTS = (LEFT_BROW_POINTS + RIGHT_EYE_POINTS + LEFT_EYE_POINTS +

RIGHT_BROW_POINTS + NOSE_POINTS + MOUTH_POINTS)

# Points from the second image to overlay on the first. The convex hull of each

# element will be overlaid.

OVERLAY_POINTS = [

LEFT_EYE_POINTS + RIGHT_EYE_POINTS + LEFT_BROW_POINTS + RIGHT_BROW_POINTS,

NOSE_POINTS + MOUTH_POINTS,

]

# Amount of blur to use during colour correction, as a fraction of the

# pupillary distance.

COLOUR_CORRECT_BLUR_FRAC = 0.6

detector = dlib.get_frontal_face_detector()

predictor = dlib.shape_predictor(PREDICTOR_PATH)

classTooManyFaces(Exception):

pass

classNoFaces(Exception):

pass

defget_landmarks(im):

rects = detector(im,1)

iflen(rects) > 1:

raiseTooManyFaces

iflen(rects) == 0:

raiseNoFaces

returnnumpy.matrix([[p.x,p.y]forpinpredictor(im,rects[0]).parts()])

defannotate_landmarks(im,landmarks):

im = im.copy()

foridx,point inenumerate(landmarks):

pos = (point[0,0],point[0,1])

cv2.putText(im,str(idx),pos,

fontFace=cv2.FONT_HERSHEY_SCRIPT_SIMPLEX,

fontScale=0.4,

color=(0,0,255))

cv2.circle(im,pos,3,color=(0,255,255))

returnim

defdraw_convex_hull(im,points,color):

points = cv2.convexHull(points)

cv2.fillConvexPoly(im,points,color=color)

defget_face_mask(im,landmarks):

im = numpy.zeros(im.shape[:2],dtype=numpy.float64)

forgroup inOVERLAY_POINTS:

draw_convex_hull(im,

landmarks[group],

color=1)

im = numpy.array([im,im,im]).transpose((1,2,0))

im = (cv2.GaussianBlur(im,(FEATHER_AMOUNT,FEATHER_AMOUNT),0) > 0) * 1.0

im = cv2.GaussianBlur(im,(FEATHER_AMOUNT,FEATHER_AMOUNT),0)

returnim

deftransformation_from_points(points1,points2):

"""

Return an affine transformation [s * R | T] such that:

sum ||s*R*p1,i + T - p2,i||^2

is minimized.

"""

# Solve the procrustes problem by subtracting centroids, scaling by the

# standard deviation, and then using the SVD to calculate the rotation. See

# the following for more details:

# https://en.wikipedia.org/wiki/Orthogonal_Procrustes_problem

points1 = points1.astype(numpy.float64)

points2 = points2.astype(numpy.float64)

c1 = numpy.mean(points1,axis=0)

c2 = numpy.mean(points2,axis=0)

points1 -= c1

points2 -= c2

s1 = numpy.std(points1)

s2 = numpy.std(points2)

points1 /= s1

points2 /= s2

U,S,Vt = numpy.linalg.svd(points1.T * points2)

# The R we seek is in fact the transpose of the one given by U * Vt. This

# is because the above formulation assumes the matrix goes on the right

# (with row vectors) where as our solution requires the matrix to be on the

# left (with column vectors).

R = (U * Vt).T

returnnumpy.vstack([numpy.hstack(((s2 / s1) * R,

c2.T - (s2 / s1) * R * c1.T)),

numpy.matrix([0.,0.,1.])])

defread_im_and_landmarks(fname):

im = cv2.imread(fname,cv2.IMREAD_COLOR)

im = cv2.resize(im,(im.shape[1] * SCALE_FACTOR,

im.shape[0] * SCALE_FACTOR))

s = get_landmarks(im)

returnim,s

defwarp_im(im,M,dshape):

output_im = numpy.zeros(dshape,dtype=im.dtype)

cv2.warpAffine(im,

M[:2],

(dshape[1],dshape[0]),

dst=output_im,

borderMode=cv2.BORDER_TRANSPARENT,

flags=cv2.WARP_INVERSE_MAP)

returnoutput_im

defcorrect_colours(im1,im2,landmarks1):

blur_amount = COLOUR_CORRECT_BLUR_FRAC * numpy.linalg.norm(

numpy.mean(landmarks1[LEFT_EYE_POINTS],axis=0) -

numpy.mean(landmarks1[RIGHT_EYE_POINTS],axis=0))

blur_amount = int(blur_amount)

ifblur_amount % 2 == 0:

blur_amount += 1

im1_blur = cv2.GaussianBlur(im1,(blur_amount,blur_amount),0)

im2_blur = cv2.GaussianBlur(im2,(blur_amount,blur_amount),0)

# Avoid divide-by-zero errors.

im2_blur += 128 * (im2_blur <= 1.0)

return(im2.astype(numpy.float64) * im1_blur.astype(numpy.float64) /

im2_blur.astype(numpy.float64))

im1,landmarks1 = read_im_and_landmarks(sys.argv[1])

im2,landmarks2 = read_im_and_landmarks(sys.argv[2])

M = transformation_from_points(landmarks1[ALIGN_POINTS],

landmarks2[ALIGN_POINTS])

mask = get_face_mask(im2,landmarks2)

warped_mask = warp_im(mask,M,im1.shape)

combined_mask = numpy.max([get_face_mask(im1,landmarks1),warped_mask],

axis=0)

warped_im2 = warp_im(im2,M,im1.shape)

warped_corrected_im2 = correct_colours(im1,warped_im2,landmarks1)

output_im = im1 * (1.0 - combined_mask) + warped_corrected_im2 * combined_mask

cv2.imwrite('output.jpg',output_im)