接下来我将会介绍如何通过一段简短的 Python 脚本（200行左右）将一张图片中面部特征自动替换为另外一张图片中的面部特征。
具体过程分为四个步骤
- 检测面部标志；
- 旋转、缩放和平移图 2 以适应图 1；
- 调整图 2 的白平衡以匹配图 1；
- 将图 2 的特征融合到图 1 中；
实验环境
- MacOS 10.14.3
- Python 3.7
- PyCharm
- 用到的库有：
- numpy
- dlib
- opencv-python
工具说明
- numpy大家应该都很熟悉了，这里我简单介绍下dlib和opencv。
- dlib官网介绍其为：A toolkit for making real world machine learning and data analysis applications，简单来说他就是一个开源的机器学习库，包含了很多机器学习的算法。同时对外提供了C++和Python的接口。使用dlib可以大大简化开发，比如人脸识别，特征点检测之类的工作都可以很轻松实现。同时也有很多基于dlib开发的应用和开源库，比如face_recogintion库（据说识别率高达93%，有兴趣的可以查阅相关资料）。python下的安装也很简单，执行 pip install dlib即可。
- OpenCV：Intel® 开源计算机视觉库。它由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。是计算机视觉领域非常重要的一个开源库。官网地址：https://opencv.org/
开始换脸
- 提取面部特征
既然要换脸，我们肯定要先在图片中找到人脸，dlib中有一个函数 get_frontal_face_detector()实现了面部特征提取，核心算法来自于 Vahid Kazemi 和 Josephine Sullivan 的论文《One Millisecond Face Alignment with an Ensemble of Regression Tree》，我也没有读过这篇论文就不解释了。提取面部特征的代码如下：
get_landmarks() 函数接受一个图片，经过处理后以 numpy 数组的形式进行处理，并返回一个 68x2 的元素矩阵。矩阵的每一行与输入图像中特定特征点的 x，y 坐标相对应。
特征提取器（predictor）需要一个大概的边界框作为算法的输入。这将由传统的面部检测器（detector）提供。该面部检测器会返回一个矩形列表，其中每一个矩形与图像中的一张人脸相对应。
生成 predictor 需要预先训练好的模型。该模型可在微信公众号「01二进制」后台回复"AI换脸"获得。
- 人脸对齐
有了上述方法，我们就可以提取出图片中的人脸了，但是两张照片中的人脸方向肯定都是不一致的（毕竟你不能保证每张都是证件照啊），就像下面这两张图：
这两个人脸的方向明显不一致啊，所以我们还需要对人脸进行对齐。我们现在已经获取到每张图片中人脸矩形的坐标了，剩下的就是弄明白如何旋转、平移和缩放第一个向量的所有点，使其尽可能匹配第二个向量中的点就可以了。这里运用到了一个名为普氏分析法（Ordinary Procrustes Analysis）的方法解决这个问题的，数学能力有限，数学依据参考注释中的链接，这里就直接放出代码吧：
之后我们再把对齐的结果利用 OpenCV 的 cv2.warpAffine 函数，将第二个图片映射到第一个图片上：
- 校正图片颜色
两张图片由于不同的肤色和光线造成了覆盖区域边缘的不连续。所以我们需要修正它：
- 图片融合
用一个蒙版（mask）来选择图 2 和图 1 应被最终显示的部分：
值为 1 (白色)的地方为图 2 应显示的区域，值为 0 (黑色)的地方为图 1 应显示的区域。值在 0 和 1 之间的地方为图 1 图 2 的混合区域。
GetFaceMask()函数定义是：为一张图像和一个标志矩阵生成一个蒙版。蒙版会画出两个白色的凸多边形：一个是眼睛周围的区域，一个是鼻子和嘴部周围的区域。之后，蒙版的边缘区域向外羽化 11 个像素，这可以帮助消除剩下的不连续部分。
至此，一个低配版的AI换脸就完成了，结果就如开头那样。此次实验虽然已有换脸的雏形，但是精度还远远不够，而且这种换脸如果用到视频中肯定是不堪入目的，毕竟做得好的已经是下面这样了：