简易版“美颜”来了！肝了一夜！用Python做一个高瘦脸神器！
“菜鸟学Python”，第“519”篇原创
如今的网络时代，许多直播的博主们，在进行 直播时，都喜欢利用美颜的方式来提升自己的颜值。其中必不可少的就是瘦脸。
瘦脸更能够显示出自己美丽的五官轮廓，有效的提升自己的颜值。最有名的瘦脸APP翻车事件，当属“乔碧萝”的事件啦。
如今的市面上也有很多的瘦脸APP，也受到了很多的小姐姐们的追捧。而强大的python也能够一键实现瘦脸的功能，大家跟随菜鸟哥一起来看看吧。
01.算法介绍
对于瘦脸功能的实现，借助的是名为“Interactive Image Warping”算法（以下简称I-I-W算法）。该算法利用局部的平移、缩放以及旋转的方式来不失真的进行图像纤瘦化处理。这篇算法早在1993年就被提出。值得一提的是，该算法是一名博士的毕业论文。看来经典的算法，永远都不会过时。
下图所示的内容是I-I-W算法的论文首页，论文的题目就叫“Interactive Image Warping”，作者名叫“Andreas Gustafsson”。在首页的下面，作者用芬兰语写下了有关论文的写作地点等内容，其中31.5.1993格外的醒目，这里指出的是作者的这篇论文发表于1993年，距今已经接近三十年的历史。
对于很多小伙伴来说，对于论文的阅读和理解是非常具有挑战性的，而且理解起来也比较晦涩难懂，菜鸟哥通过下面的内容，向大家直观的解释，如何利用该算法来进行瘦脸的操作。
02.程序讲解
首先，我们来看一下程序的整体的实现步骤：
回归到程序的本身而言，首先是读入包含人脸的图片，通过dlib库，来匹配人脸的68个特征点，程序如下图所示。
程序首先通过opencv库读入图片文件后，利用lib库中的检测器来检测人脸中的特征点，并将所有的特征点添加到land_marks列表中。而匹配的68个关键点的人脸图片，如下图所示。
可以看到，通过dlib库的检测，可以匹配得到人脸的68个特征点，包括脸部的轮廓，以及五官的轮廓位置。
匹配得到的人脸特征点后，接下来就是就可以调用I-I-W算法来将人脸的脸部轮廓进行纤瘦化的处理，具体是如何实现的呢？
首先，程序需要计算人脸关键点中，左右半边脸中名字为3，5和13，15之间的直线距离，如上图所示，程序需要分别计算3和5之间的直线距离，以及13和15之间的直线距离，分别记作R_left以及R_right。程序如下图所示。
为什么要计算这一个距离呢？这是因为I-I-W算法会将这一个距离作为判定的一项依据，I-I-W算法会根据人脸的中心点距离像素点的直线距离是否大于R_left以及R_right，来判定人脸的位置需不需要进行调整，如果距离小于R_left以及R_right的话，那么就进行像素点的平移操作，从直观上来看就是瘦脸的操作。下图程序中展示的是I-I-W算法的核心内容。
程序分别针对于左半脸和右半脸，利用I-I-W算法进行瘦脸的操作，得到最终的瘦脸结果图，程序如下图所示。而经过I-I-W算法得到的最终的瘦脸结果如下图所示。
可以看到，经过I-I-W算法处理后的人脸，在两侧面颊部分有着明显的消瘦效果，达到了瘦脸的目的。
03.界面展示
为了更方便大家利用该神器，规避了对于代码的理解。菜鸟哥为大家制作了GUI的交互界面，如下图所示。
最后，菜鸟哥通过视频展示的方式，来给大家展示界面的使用方式。
左手Python，右手Java，升职就业不愁啦！
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