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编辑：业余草
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人脸融合正在流行，毕竟这个社会一直都是看脸的时代！

今天周六，抽个时间给大家闲聊一下人脸融合技术。

说到这个技术，很多人可能很陌生，但是当提到 AI 人脸识别，AI 换脸，AI 算命，人脸美化等技术，相信都不陌生了。

况且这个技术目前 BAT 等巨头都有涉猎，国内的人工智能巨头新秀也不例外。可以说谁先占领了 AI，谁就在下一代浪潮中立身于不败之地。

说回技术本身，我也只是略懂皮毛。下面说一下，具体的实现思路。

如上图所示，在图片上的人脸中，找出这些特征点(一般，找 68、72 个就可以了)。

如果脸型相同或相近，那么就可以换脸，进行融合了。

说起来简单，但是实现起来就涉及到很多算法了。

目前市面上多数的 APP 都是借助 Face++，BAT 等提供的 sdk api 实现的。这方面的 API 调用费用还挺贵的！

我的实现也很简单，借助开源类库，加上巨头提供的 API，基于 Java 实现人脸融合。

首先，利用 opencv 获得关键特征点。

public static void main(String[] args) throws FileNotFoundException {String path1 = ResourceUtils.getFile("classpath:img/3m.jpg").getAbsolutePath();String path2 = ResourceUtils.getFile("classpath:img/2m.jpg").getAbsolutePath();String savePath = "/User/业余草/face";//图片存放位置// 参数说明// type ：opencv和baidu 两种获取人脸标记的位置点// true 使用全部点位进行分割，false使用外部轮廓的点位进行融合OpenCVFaceSwap.faceMerge(path1,path2,savePath,"opencv",true);
}

然后，进行第三方 API 调用。

//人脸检测
ImageInfo imageInfo = getRGBData(path1);
List<FaceInfo> faceInfoList = new ArrayList<FaceInfo>();
errorCode = faceEngine.detectFaces(imageInfo.getImageData(), imageInfo.getWidth(), imageInfo.getHeight(), imageInfo.getImageFormat(), faceInfoList);
System.out.println(faceInfoList);
//特征提取
FaceFeature faceFeature = new FaceFeature();
errorCode = faceEngine.extractFaceFeature(imageInfo.getImageData(), imageInfo.getWidth(), imageInfo.getHeight(), imageInfo.getImageFormat(), faceInfoList.get(0), faceFeature);
System.out.println("特征值大小：" + faceFeature.getFeatureData().length);
//人脸检测2
ImageInfo imageInfo2 = getRGBData(path2);
List<FaceInfo> faceInfoList2 = new ArrayList<FaceInfo>();
errorCode = faceEngine.detectFaces(imageInfo2.getImageData(), imageInfo2.getWidth(), imageInfo2.getHeight(),imageInfo.getImageFormat(), faceInfoList2);
System.out.println(faceInfoList);
//特征提取2
FaceFeature faceFeature2 = new FaceFeature();
errorCode = faceEngine.extractFaceFeature(imageInfo2.getImageData(), imageInfo2.getWidth(), imageInfo2.getHeight(), imageInfo.getImageFormat(), faceInfoList2.get(0), faceFeature2);
System.out.println("特征值大小：" + faceFeature.getFeatureData().length);
//特征比对
FaceFeature targetFaceFeature = new FaceFeature();
targetFaceFeature.setFeatureData(faceFeature.getFeatureData());
FaceFeature sourceFaceFeature = new FaceFeature();
sourceFaceFeature.setFeatureData(faceFeature2.getFeatureData());
FaceSimilar faceSimilar = new FaceSimilar();
errorCode = faceEngine.compareFaceFeature(targetFaceFeature, sourceFaceFeature, faceSimilar);
System.out.println("相似度：" + faceSimilar.getScore());
//引擎卸载
errorCode = faceEngine.unInit();

上面就是比较核心的代码。

public static Mat flow(Mat mat) {// 灰度mat = OpencvUtil.gray(mat); // 二值化 此处绝定图片的清晰度mat = OpencvUtil.binary(mat);  // 腐蚀  去除背景图片mat = OpencvUtil.erode(mat, 1);   return mat;
}
/*** 灰化处理** @return*/
public static Mat gray(Mat mat) {Mat gray = new Mat();opencv_imgproc.cvtColor(mat, gray, opencv_imgproc.COLOR_BGR2GRAY, 1);return gray;
}
/*** 增强对比* @param mat* @return*/
public static Mat splitBGR(Mat mat) { MatVector splitBGR = new MatVector();opencv_core.split(mat, splitBGR);for (int i = 0; i<mat.channels(); i++){opencv_imgproc.equalizeHist(splitBGR.get(i), splitBGR.get(i));}  opencv_core.merge(splitBGR, mat);  return mat;
}

另外还涉及到一些图片的特殊处理，利用的也是 Opencv。

说白了，我不具有核心技术，我就是一个 API 调用工程师。核心算法我一概不懂，专业造轮子。

做的牛逼一点的，可以从视频中提取图片，再进行融合。

感兴趣的，可以尝试自己查查资料，借助各云服务厂商的免费 API 调用额度，做一款让自己“吃到饱”的应用！

本文中的源码，只是一个简单的 demo，有兴趣的可以加我 WX：codedq，拿去接着研究研究！