这学期选修了计算机视觉与模式识别这门课,刚上几周,感觉挺有趣的。
课程上到Image Warping & Morphing的时候老师介绍了一样挺好玩的东西,我用它来做人脸渐变。
先看看效果图:
。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
简单介绍一下过程(我用的是matlab实现,因为matlab自带的函数还有矩阵运算实在太强大了,让我省掉好多功夫,可能以后还会用c++写一遍):
(说白了做的主要是五官的渐变,把五官用特征点标出来,当然可以用人脸识别的方法代替我手工标记。。。但知识和时间有限没有实现识别的代码,只能手动操作,以后补上)
就是每三个点画成一个三角形,互不相交的,得到的就是这样子:
(matlab有自带三角剖分的函数,delaunay,用法百度一下一堆)
所以我们引入三角剖分,目的就是找出对应点的坐标,用一个例子来说明:
假设ABC是原图上的三角形,A'B'C'是我变换过程中图上对应的三角形
我们将左边的点弄成齐次矩阵,即:A的坐标矩阵就是[x; y; 1](注意这是3*1的),BC同理,ABC就是一个3*3的矩阵[A,B,C],然后我们定义一个3*3的M矩阵,M*ABC = A‘B'C';然后就有M = A‘B’C'*inv(ABC),inv是求逆。
这个矩阵可以推广到所有点,所以我们要找对应点的位置,就可以用该点的坐标,左乘inv(M),就得到原图上对应点的坐标啦!再读取一下像素值,这样就OK啦!
这里还有一个小技巧,做双线性插值,效果会比较好,但是我的图才几百乘几百差不了多少,所以我没做。
展示一下我做了几个效果图:
me to Harden:
me to Leon:
matlab代码:
clear all close all
%原图~目标图
%图片读入到矩阵
originG = imread('%图片地址');
targetG = imread('');
%图片特征点,我是存到txt里面然后读取
originT = load('%txt文件地址');
targetT = load('');
num = size(originT, 1);
%三角剖分
TRI = delaunay(originT(: , 1), originT(: , 2));
%中间图的特征点
medT = zeros(num, 2);
P = 0.1 : 0.1 : 0.9;
for j = 1: 9
%求出中间图特征点位置
for i = 1: num
medT(i, 1) = P(j)*(targetT(i, 1) - originT(i, 1)) + originT(i, 1);
medT(i, 2) = P(j)*(targetT(i, 2) - originT(i, 2)) + originT(i, 2);
end
%先弄一个全零矩阵,用来存中间图每个像素点像素值
medG = zeros(300, 200, 3);
for x = 1: 300
for y = 1: 200
for k = 1: size(TRI, 1)
mX = medT(TRI(k, :), 1); %某个三角形3个定点的x值
mY = medT(TRI(k, :), 2);
%判断点是否在三角形内
[IN, ON] = inpolygon(x, y, mX, mY);
if ON == 1 || IN == 1
m0 = [mX, mY, ones(3, 1)]';
m1 = [originT(TRI(k, :), 1), originT(TRI(k, :), 2), ones(3, 1)]'; %向原图转换
tran1 = m1 * m0^-1;
pos1 = tran1 * [x; y; 1];
m2 = [targetT(TRI(k, :), 1), targetT(TRI(k, :), 2), ones(3, 1)]'; %向目标图转换
tran2 = m2 * m0^-1;
pos2 = tran2 * [x; y; 1];
medG(x, y, :) = (1-P(j)) * originG(round(pos1(1,1)), round(pos1(2,1)), :) + P(j) * targetG(round(pos2(1,1)), round(pos2(2,1)), :);
break;
end
end
end
end
%画图
filename = ['%存放地址', num2str(j), '.jpg'];
imwrite(uint8(medG), filename, 'jpg');
end
挺详细了,就这样吧!谢谢阅读!