PaddleHub创意项目-AI换发型

AI换发型

生活中看到别人的漂亮发型总有一点想尝试的冲动，但却没有一个值得信赖的Tony老师，今天我们使用PaddleHub进行AI换发型。

import cv2
import paddlehub as hub
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg
import numpy as np
import math
from matplotlib.path import Path

1.首先得有一张照片（以下照片均来自网络，侵删,仅供学习使用），假如这是你，首先通过PaddleHub改变获取你的脸部关键点。

src_img = cv2.imread('./fce3ef51303eb0eac3a9eb6e76e96d74.jpeg')module = hub.Module(name="face_landmark_localization")
result = module.keypoint_detection(images=[src_img])tmp_img = src_img.copy()
for index, point in enumerate(result[0]['data'][0]):# cv2.putText(img, str(index), (int(point[0]), int(point[1])), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX, 3, (0,0,255), -1)cv2.circle(tmp_img, (int(point[0]), int(point[1])), 2, (0, 0, 255), -1)res_img_path = 'face_landmark.jpg'
cv2.imwrite(res_img_path, tmp_img)img0 = mpimg.imread(res_img_path)
# 展示预测68个关键点结果
plt.figure(figsize=(5,5))
plt.imshow(img0)
#plt.axis('off')
plt.show()

2.这时候你需要把脸给提取出来，这时采用判断像素点是否在0到28个关键点内的方式进行提取

def get_face(img):face_landmark= module.keypoint_detection(images=[img])[0]['data'][0]face_landmark=np.array(face_landmark[0:28])facepoint=[]img_row=img.shape[0]img_column=img.shape[1]point=np.array([[i,j] for i in range(img_row) for j in range(img_column)])pth=Path(face_landmark,closed=False)mask=pth.contains_points(point)newimage=np.zeros((img_row,img_column,3))for k in range(3):for i,j in zip(point[mask,:][:,1],point[mask,:][:,0]):newimage[i,j,k]=img[i,j,k]newimage,pos=change_size(newimage)return newimage,pos

3.同时，我们还需要把不需要的黑边给剪裁

def change_size(img):image=img[:,:,0]x=image.shape[0]y=image.shape[1]edges_x=[]edges_y=[]for i in range(x):for j in range(y):if image[i][j]!=0:edges_x.append(i)edges_y.append(j)left=min(edges_x)               #左边界right=max(edges_x)              #右边界width=right-left                #宽度bottom=min(edges_y)             #底部top=max(edges_y)                #顶部height=top-bottom               #高度pre1_picture=img[left:left+width,bottom:bottom+height]        #图片截取return pre1_picture,(left,bottom,width,height)

结果如下图所示

img1,pos1=get_face(src_img)
plt.figure(figsize=(5,5))
plt.imshow(img1)
plt.axis('off')
plt.show()

4.哎，这时候你发现了一个小姐姐有一头漂亮的发型，你想试试适不适合你

src_img2 = cv2.imread('./47089df3fbe255f3206081ed16c86567.jpeg')module = hub.Module(name="face_landmark_localization")
result = module.keypoint_detection(images=[src_img2])tmp_img = src_img2.copy()
for index, point in enumerate(result[0]['data'][0]):# cv2.putText(img, str(index), (int(point[0]), int(point[1])), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX, 3, (0,0,255), -1)cv2.circle(tmp_img, (int(point[0]), int(point[1])), 2, (0, 0, 255), -1)res_img_path = 'face_landmark2.jpg'
cv2.imwrite(res_img_path, tmp_img)img0 = mpimg.imread(res_img_path)
# 展示预测68个关键点结果
plt.figure(figsize=(5,5))
plt.imshow(img0)
#plt.axis('off')
plt.show()

![Alt](https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9hdmF0YXIuY3Nkbi5uZXQvNy83L0IvMV9yYWxm5.进行同样的提取操作，主要目的是获得脸型大小及位置

img2,pos2=get_face(src_img2)
plt.figure(figsize=(5,5))
plt.imshow(img2)
plt.axis('off')
plt.show()

6.对你的脸型大小进行变形

img1=cv2.resize(img1,(img2.shape[1],img2.shape[0]))
plt.figure(figsize=(5,5))
plt.imshow(img1)
plt.axis('off')
plt.show()

7.进行换脸操作

def tranplant(img1,img2,pos):img2_copy=img2.copy()margin=[]for i1,i2 in enumerate(range(pos[0],pos[0]+pos[2])):for j1,j2 in enumerate(range(pos[1],pos[1]+pos[3])):if img1[i1,j1,0]==0:passelse:img2_copy[i2,j2]=img1[i1,j1]return img2_copy,np.array(margin)

结果如下，虽然还是有很多瑕疵，但大概还是可以看出该发型是否适合你

img3,margin=tranplant(img1,src_img2,pos2)
res_img_path = 'tran.jpg'
cv2.imwrite(res_img_path,img3)
img4 = mpimg.imread(res_img_path)
# 展示预测68个关键点结果
plt.figure(figsize=(5,5))
plt.imshow(img4)
#plt.axis('off')
plt.show()

感谢百度飞桨提供的学习平台以及优质的教学课程，为初学小白提供了深度学习的入门与学习方法，该项目还有很大的优化空间。

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