任务

在Windows10系统下，用python，在jupyter notebook 结合cv2、dlib、face_recognition、matplotlib.pyplot等库进行摄像头实时捕获人脸、简单的AI换脸。

Ⅰ仅依赖cv2实现摄像头实时人脸捕获

Ⅱ 依赖于cv2、dlib实现摄像头实时人脸捕获

Ⅲ 用PIL、face_recognition、matplotlib.pyplot等实现简单的AI换脸

Ⅰ仅依赖cv2实现摄像头实时人脸捕获

导入cv2，打开摄像头。

cv2.VideoCapture()参数0表示打开笔记本内置摄像头。

object的参数、用法等可以用dir或导入inspect进行查看。

import cv2
cap=cv2.VideoCapture(0)

定义函数，输入图片，选择cv2中能进行特定筛选的级联分类器（如此出选了正脸），并画出人脸矩形框，返回添加上矩形框的图片。

def detect(img):face_cascade=cv2.CascadeClassifier(r'F:\Python-3.8.2\Lib\site-packages\cv2\data\haarcascade_frontalface_default.xml')#face_cascade=cv2.CascadeClassifier("F:\Python-3.8.2\Lib\site-packages\cv2\data\haarcascade_eye.xml")gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)faces=face_cascade.detectMultiScale(gray,1.1,5)#print(len(faces))for (x,y,w,h) in faces:img=cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)return img

cap.read()返回两个值：一个布尔值 true/false，用来判断读取视频是否成功/是否到视频末尾;另一个是图像对象，图像的三维矩阵q

waitKey(delay) ：不断刷新图像 , 频率时间为delay , 单位为ms ，返回值为当前键盘按键值的ASCII码，如ESC为27

0x表示16进制，16进制中的F等于2进制中4位：1111，也等于十进制的15，FF转化为2进制即1111 1111

按位与运算符（&）. 参加运算的两个数据，按二进制位进行“与”运算，同位中两者皆为1是返回1，否则为0。负数用起二进制补码进行运算。一个负数按照绝对值大小转换成的二进制数，然后最高位补1。

由于键盘按键的ASCII码不一定都是8位2进制数，可能有超过8位的，当其与0xFF进行&运算时，超过8位的那些都成了0，没超过的都返回原值

If语句：当按下键盘中的ESC键时，结束while循环，结束人脸捕获。

cap.release() 停止捕获视频（release注意拼写，不要写成ralease)

cv2.destroyAllWindows() 关闭相应的显示窗口

while True:_,frame=cap.read()frame=detect(frame)cv2.imshow("video",frame)if cv2.waitKey(1000)&0xFF==27:break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

完整代码：

import cv2
cap=cv2.VideoCapture(0)
def detect(img):face_cascade=cv2.CascadeClassifier(r'F:\Python-3.8.2\Lib\site-packages\cv2\data\haarcascade_frontalface_default.xml')#face_cascade=cv2.CascadeClassifier("F:\Python-3.8.2\Lib\site-packages\cv2\data\haarcascade_eye.xml")gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)faces=face_cascade.detectMultiScale(gray,1.1,5)for (x,y,w,h) in faces:img=cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)return img
while True:_,frame=cap.read()frame=detect(frame)cv2.imshow("video",frame)if cv2.waitKey(1000)&0xFF==27:break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

Ⅱ 依赖于cv2、dlib实现摄像头实时人脸捕获

detector识别人脸，并用矩形框定人脸区域。

predictor指定区域内给人脸关键部位打点。

dlib.get_frontal_face_detector()：有参数，括号不能漏掉。

detector（frame，1）：frame表示图像，1表示采样次数，返回图像中所有包含人脸的矩形框。

cv2.circle（）：参数依次是图像、圆心、半径、颜色、厚度。其中厚度：正数表示边框粗细，负数表示绘制实心圆。

import cv2
import dlib
cap=cv2.VideoCapture(0)
predictor=dlib.shape_predictor(r"F:\Python-3.8.2\Lib\site-packages\face_recognition_models\models\shape_predictor_68_face_landmarks.dat")
detector=dlib.get_frontal_face_detector()
while True:_,frame=cap.read()dets=detector(frame,1)if len(dets)!=0:for i in range(len(dets)):shape=predictor(frame,dets[0])for p in shape.parts():cv2.circle(frame,(p.x,p.y),3,(0,0,0),-1)cv2.imshow("video1",frame)if cv2.waitKey(1) & 0xFF==27:break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

Ⅲ 用PIL、face_recognition、matplotlib.pyplot等实现简单的AI换脸

PIL：Python Imaging Library，用于图像处理，但PIL仅支持到Python 2.7，又年久失修，于是一群志愿者在PIL的基础上创建了兼容的版本，名字叫Pillow，支持最新Python 3.x，又加入了许多新特性，因此直接安装使用Pillow。

安装Python时已经把pip3也备好了，可以直接使用pip3安装PIL

cmd调出命令提示符，输入命令行：pip3 install pillow

导入所需各库。

from PIL import Image
import face_recognition
import matplotlib.pyplot as plt

定义函数，用face_recognition识别人脸，并返回人脸位置矩形框。该人脸位置矩形框呈现（上，右，下，左）四元组形式。

后面PIL的裁剪、粘贴时的位置大小，识别的是（左，上，右，下）四元组的格式，因而在识别结束后进行顺序替换，以便后续操作。

detect函数，输入图片，返回人脸矩形框位置。

def detect(filename):image=face_recognition.load_image_file(filename)face_locations=face_recognition.face_locations(image)face_num=len(face_locations)for i in range(0,face_num):a=face_locations[i][0]b=face_locations[i][1]c=face_locations[i][2]d=face_locations[i][3]box=(d,a,b,c)return box

对两张目标图片进行函数调用，获得人脸大小及位置。

Image.open(filename):打开图片

img.convert():参数为“L”转换为灰度图像，“P”转换为8位彩色图像，“RGBA”转换为32位彩色图像

img.crop(box):按大小位置裁剪，box为一个（左，上，右，下）四元组

img.resize(size):重新定义图片大小，size为(横，竖）二元组。

img.paste(filename,box):在img上指定位置粘贴filename图片，box大小与filename完全一致

box1=detect("zel1.jpg")
box2=detect("zel2.jpg")
img1=Image.open("zel1.jpg").convert("L").crop(box1)
img2=Image.open("zel2.jpg").convert("L")
size2=(box2[2]-box2[0],box2[3]-box2[1])
img1new=img1.resize(size2)
img2.paste(img1new,box2)
plt.imshow(img2)
plt.axis("off")
plt.show()

完整代码：

from PIL import Image
import face_recognition
import matplotlib.pyplot as plt
def detect(filename):image=face_recognition.load_image_file(filename)face_locations=face_recognition.face_locations(image)face_num=len(face_locations)for i in range(0,face_num):a=face_locations[i][0]b=face_locations[i][1]c=face_locations[i][2]d=face_locations[i][3]box=(d,a,b,c)return box
box1=detect("zel1.jpg")
box2=detect("zel2.jpg")
img1=Image.open("zel1.jpg").convert("L").crop(box1)
img2=Image.open("zel2.jpg").convert("L")
print(type(img2))
size2=(box2[2]-box2[0],box2[3]-box2[1])
img1new=img1.resize(size2)
img2.paste(img1new,box2)
plt.imshow(img2)
plt.axis("off")
plt.show()

运行结果：原图：zel1:zel2:

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