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基于python, opencv, dlib的人脸融合

基于python, opencv, dlib的人脸融合_第1张图片基于python, opencv, dlib的人脸融合_第2张图片基于python, opencv, dlib的人脸融合_第3张图片

操作步骤

具体操作步骤在代码里都有详细标注与解释，供大家参考。完整代码在这里(Github)

一，人脸关键点检测

本文以dlib用于人脸位置和关键点检测，共68个关键点，可以考虑face++(106个)(可能要收费), stasm(77个)

二，人脸对齐

对齐方式先采用普氏分析法获取仿射关系，然后通过opencv提供的仿射函数进行对齐。具体函数：transformation_from_points。链接

基于python, opencv, dlib的人脸融合_第4张图片

三，人脸融合

融合方式采用三角剖分融合算法，先采用delaunay三角剖分对人脸进行剖分，然后通过alpha混合两张人脸。引用链接

alpha等于0.5的融合效果

基于python, opencv, dlib的人脸融合_第5张图片

四，泊松融合

最后把融合图人脸贴上底图，进行泊松融合。

基于python, opencv, dlib的人脸融合_第6张图片

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