瘦脸实现【Python】

对实现人脸瘦脸简单功能的一个记录，大概流程如下：

1.使用dlib检测出人脸关键点

2.使用Interactive Image Warping 局部平移算法实现瘦脸

瘦脸的原理可以参照这篇博客https://blog.csdn.net/grafx/article/details/70232797?locationNum=11&fps=1

下载地址：https://download.csdn.net/download/u011941438/10646628，可耻求2分。但以下代码再下个shape_predictor_68_face_landmarks.dat就可以直接执行了

ps:利用c语言扩展加速

给出代码：

#-*- coding:gb18030 -*-import dlib
import cv2
import numpy as np
import math
predictor_path='shape_predictor_68_face_landmarks.dat'#使用dlib自带的frontal_face_detector作为我们的特征提取器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor(predictor_path)def landmark_dec_dlib_fun(img_src):img_gray = cv2.cvtColor(img_src,cv2.COLOR_BGR2GRAY)land_marks = []rects = detector(img_gray,0)for i in range(len(rects)):land_marks_node = np.matrix([[p.x,p.y] for p in predictor(img_gray,rects[i]).parts()])# for idx,point in enumerate(land_marks_node):#     # 68点坐标#     pos = (point[0,0],point[0,1])#     print(idx,pos)#     # 利用cv2.circle给每个特征点画一个圈，共68个#     cv2.circle(img_src, pos, 5, color=(0, 255, 0))#     # 利用cv2.putText输出1-68#     font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX#     cv2.putText(img_src, str(idx + 1), pos, font, 0.8, (0, 0, 255), 1, cv2.LINE_AA)land_marks.append(land_marks_node)return land_marks'''
方法： Interactive Image Warping 局部平移算法
'''def localTranslationWarp(srcImg,startX,startY,endX,endY,radius):ddradius = float(radius * radius)copyImg = np.zeros(srcImg.shape, np.uint8)copyImg = srcImg.copy()# 计算公式中的|m-c|^2ddmc = (endX - startX) * (endX - startX) + (endY - startY) * (endY - startY)H, W, C = srcImg.shapefor i in range(W):for j in range(H):#计算该点是否在形变圆的范围之内#优化，第一步，直接判断是会在（startX,startY)的矩阵框中if math.fabs(i-startX)>radius and math.fabs(j-startY)>radius:continuedistance = ( i - startX ) * ( i - startX) + ( j - startY ) * ( j - startY )if(distance < ddradius):#计算出（i,j）坐标的原坐标#计算公式中右边平方号里的部分ratio=(  ddradius-distance ) / ( ddradius - distance + ddmc)ratio = ratio * ratio#映射原位置UX = i - ratio  * ( endX - startX )UY = j - ratio  * ( endY - startY )#根据双线性插值法得到UX，UY的值value = BilinearInsert(srcImg,UX,UY)#改变当前 i ，j的值copyImg[j,i] =valuereturn copyImg#双线性插值法
def BilinearInsert(src,ux,uy):w,h,c = src.shapeif c == 3:x1=int(ux)x2=x1+1y1=int(uy)y2=y1+1part1=src[y1,x1].astype(np.float)*(float(x2)-ux)*(float(y2)-uy)part2=src[y1,x2].astype(np.float)*(ux-float(x1))*(float(y2)-uy)part3=src[y2,x1].astype(np.float) * (float(x2) - ux)*(uy-float(y1))part4 = src[y2,x2].astype(np.float) * (ux-float(x1)) * (uy - float(y1))insertValue=part1+part2+part3+part4return insertValue.astype(np.int8)def face_thin_auto(src):landmarks = landmark_dec_dlib_fun(src)#如果未检测到人脸关键点，就不进行瘦脸if len(landmarks) == 0:returnfor landmarks_node in landmarks:left_landmark= landmarks_node[3]left_landmark_down=landmarks_node[5]right_landmark = landmarks_node[13]right_landmark_down = landmarks_node[15]endPt = landmarks_node[30]#计算第4个点到第6个点的距离作为瘦脸距离r_left=math.sqrt((left_landmark[0,0]-left_landmark_down[0,0])*(left_landmark[0,0]-left_landmark_down[0,0])+(left_landmark[0,1] - left_landmark_down[0,1]) * (left_landmark[0,1] - left_landmark_down[0, 1]))# 计算第14个点到第16个点的距离作为瘦脸距离r_right=math.sqrt((right_landmark[0,0]-right_landmark_down[0,0])*(right_landmark[0,0]-right_landmark_down[0,0])+(right_landmark[0,1] -right_landmark_down[0,1]) * (right_landmark[0,1] -right_landmark_down[0, 1]))#瘦左边脸thin_image = localTranslationWarp(src,left_landmark[0,0],left_landmark[0,1],endPt[0,0],endPt[0,1],r_left)#瘦右边脸thin_image = localTranslationWarp(thin_image, right_landmark[0,0], right_landmark[0,1], endPt[0,0],endPt[0,1], r_right)#显示cv2.imshow('thin',thin_image)cv2.imwrite('thin.jpg',thin_image)def main():src = cv2.imread('timg4.jpg')cv2.imshow('src', src)face_thin_auto(src)cv2.waitKey(0)if __name__ == '__main__':main()

效果如下：

原图：

瘦脸后的图：

ps：照片来自网络，若有侵权请告知！

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