引言

本文将介绍如何使用Python、OpenCV和dlib库实现人脸融合技术，将一张人脸的特征无缝融合到另一张人脸上。

一、技术概述

人脸融合是一种将两张人脸的特征进行智能融合的技术，主要包含以下几个关键步骤：

1. 人脸关键点检测
2. 人脸对齐和仿射变换
3. 人脸区域分割和融合
4. 颜色校正

二、环境准备

import cv2
import numpy as np
import dlib

需要安装以下库：

• OpenCV (pip install opencv-python)
• NumPy (pip install numpy)
• dlib (pip install dlib)

还需要下载dlib的预训练模型shape_predictor_68_face_landmarks.dat
链接在下方：
shape_predictor_68_face_landmarks.dat

三、关键代码解析

1. 人脸关键点定义

JAW_POINTS = list(range(0,17))  # 下巴轮廓点
RIGHT_BROW_POINTS = list(range(17,22))  # 右眉毛
LEFT_BROW_POINTS = list(range(22,27))  # 左眉毛
NOSE_POINTS = list(range(27,35))  # 鼻子
RIGHT_EYE_POINTS = list(range(36,42))  # 右眼
LEFT_EYE_POINTS = list(range(42,48))  # 左眼
MOUTH_POINTS = list(range(48,61))  # 嘴巴
FACE_POINTS = list(range(17,68))  # 全脸# 合并关键点集
POINTS = [LEFT_BROW_POINTS + RIGHT_EYE_POINTS + LEFT_EYE_POINTS + RIGHT_BROW_POINTS + NOSE_POINTS + MOUTH_POINTS]
POINTStupLe = tuple(POINTS)

---

2. 获取人脸掩模

def getFacemask(im, keyPoints):# 创建与图像同尺寸的全零矩阵im = np.zeros(im.shape[:2], dtype=np.float64)# 为每个面部区域创建凸包并填充for p in POINTS:points = cv2.convexHull(keyPoints[p])cv2.fillConvexPoly(im, points, color=1)# 转换为3通道并应用高斯模糊im = np.array([im, im, im]).transpose(1, 2, 0)im = cv2.GaussianBlur(im, (25, 25), 0)return im

这段代码的作用是根据给定的关键点（keyPoints）在图像上生成一个面部遮罩（face mask），并对其进行高斯模糊处理。下面是逐步解释：

---

（1）初始化空白图像

im = np.zeros(im.shape[:2], dtype=np.float64)

• 创建一个与输入图像 im 大小相同的全黑（值为0）的单通道浮点型图像。

---

（2）绘制凸包填充区域

for p in POINTS:points = cv2.convexHull(keyPoints[p])cv2.fillConvexPoly(im, points, color=1)

• 遍历 POINTS（可能是面部关键点的集合，比如眼睛、嘴巴等区域）。
• 对每组关键点 keyPoints[p] 计算凸包（cv2.convexHull），得到一个凸多边形。
• 用 cv2.fillConvexPoly 在单通道图像 im 上填充这些凸多边形，填充值为 1（白色）。

---

（3） 扩展为三通道并模糊

im = np.array([im, im, im]).transpose(1, 2, 0)

• 将单通道图像复制为三通道（RGB），通过 transpose 调整维度顺序为 (height, width, 3)。

im = cv2.GaussianBlur(im, (25, 25), 0)

• 对三通道图像应用高斯模糊（核大小为 25x25，标准差为 0 表示自动计算）。

---

（4）返回值

• 返回模糊后的三通道遮罩图像，值范围是 [0, 1]（原填充区域为 1，其余为 0，模糊后边缘过渡平滑）。

---

3. 计算仿射变换矩阵

def getM(points1, points2):points1 = points1.astype(np.float64)points2 = points2.astype(np.float64)# 中心化和归一化c1 = np.mean(points1, axis=0)c2 = np.mean(points2, axis=0)points1 -= c1points2 -= c2s1 = np.std(points1)s2 = np.std(points2)points1 /= s1points2 /= s2# 奇异值分解计算旋转矩阵U, S, Vt = np.linalg.svd(points1.T * points2)R = (U * Vt).Treturn np.hstack(((s2/s1)*R, c2.T-(s2/s1)*R*c1.T))

这段代码的作用是计算两组点集（points1 和 points2）之间的相似变换矩阵（Similarity Transformation Matrix），用于将 points1 映射到 points2 的坐标系中。相似变换包括缩放（scale）、旋转（rotation）和平移（translation），但不包括倾斜或剪切变换。

---

（1）数据预处理（归一化）

points1 = points1.astype(np.float64)  
points2 = points2.astype(np.float64)  

• 将输入的点集转换为 float64 类型，避免整数运算带来的精度问题。

c1 = np.mean(points1, axis=0)  
c2 = np.mean(points2, axis=0)  
points1 -= c1  
points2 -= c2  

• 计算两组点的均值 c1 和 c2（相当于中心点）。
• 将点集中心化（减去均值），使得它们的中心都位于 (0, 0)，方便后续计算旋转和缩放。

s1 = np.std(points1)  
s2 = np.std(points2)  
points1 /= s1  
points2 /= s2  

• 计算两组点的标准差 s1 和 s2（衡量点的分布范围）。
• 对点集进行缩放归一化（除以标准差），使它们的尺度一致（类似于 Z-score 标准化）。

---

（2）计算旋转矩阵（SVD 分解）

U, S, Vt = np.linalg.svd(points1.T @ points2)  
R = (U @ Vt).T  

• 对 points1.T @ points2 进行奇异值分解（SVD），得到 U、S、Vt。
• 旋转矩阵 R 的计算方式为 R = U @ Vt，并转置（.T）使其适用于列向量变换。
• 这一步的目的是找到最优旋转，使得 points1 和 points2 对齐。

---

（3）计算完整的相似变换矩阵

return np.hstack(((s2/s1)*R, c2.T-(s2/s1)*R*c1.T))  

• (s2/s1)*R：缩放因子 s2/s1 乘以旋转矩阵 R，表示 points1 需要缩放 s2/s1 倍并旋转 R 才能匹配 points2 的尺度。
• c2.T - (s2/s1)*R @ c1.T：计算平移向量，使得变换后的 points1 中心 c1 能对齐 points2 的中心 c2。
• np.hstack：将缩放旋转部分和平移部分水平拼接，形成完整的 3×3 相似变换矩阵（如果是 2D 点，则是 2×3 矩阵，最后一行为 [0, 0, 1] 的齐次坐标形式）。

---

（4）数学表示
最终的变换矩阵 M 可以表示为：

其中：

• ( s = \frac{s2}{s1} )（缩放因子）
• ( R )（旋转矩阵）
• ( t = c2 - s \cdot R \cdot c1 )（平移向量）

---

（5）注意事项

• 输入 points1 和 points2 必须是 相同数量 的点（如 68 个人脸关键点）。
• 如果点集分布差异过大（如极端遮挡），SVD 可能无法得到正确的旋转矩阵。
• 该变换不适用于仿射或透视变换（仅适用于相似变换，即旋转 + 缩放 + 平移）。

---

4. 检测并提取人脸关键点

def getKeyPoints(im):rects = detector(im, 1)shape = predictor(im, rects[0])s = np.matrix([[p.x, p.y] for p in shape.parts()])return s

这段代码的作用是检测输入图像 im 中的人脸，并提取人脸关键点（facial landmarks）。它使用了 dlib 库的预训练人脸检测器和关键点预测器。以下是逐步解析：

---

（1）人脸检测

rects = detector(im, 1)

• detector：
  这是一个 dlib 的预训练人脸检测器（通常是 dlib.get_frontal_face_detector() 返回的对象）。
• 输入：
  im 是输入图像（需为灰度图或 RGB 图）。
  1 表示对图像进行上采样一次（提高检测小脸的能力）。
• 输出：
  rects 是一个列表，包含检测到的所有人脸矩形框（dlib.rectangle 对象）。
  rects[0] 表示选择第一张检测到的人脸（假设图像中只有一张人脸）。

---

（2）关键点检测

shape = predictor(im, rects[0])

• predictor：
  这是一个 dlib 的预训练人脸关键点检测器（通常是 dlib.shape_predictor 加载的模型，如 shape_predictor_68_face_landmarks.dat）。
• 输入：
  im 是原始图像，rects[0] 是检测到的人脸矩形框。
• 输出：
  shape 是一个包含人脸关键点的对象（68 个点，涵盖五官轮廓）。

---

（3）关键点格式转换

s = np.matrix([[p.x, p.y] for p in shape.parts()])

• shape.parts()：
  返回所有关键点的列表（dlib.point 对象），每个点有 x 和 y 属性。
• 列表推导式：
  将关键点转换为 (x, y) 坐标的列表，例如 [[x1, y1], [x2, y2], ...]。
• np.matrix：
  将列表转换为 NumPy 矩阵（形状为 68×2，68 个点，每个点 2D 坐标）。

---

（4）返回值

• s：
  返回一个 68×2 的矩阵，表示 68 个人脸关键点的坐标（例如，第 0 点是下巴，第 27 点是鼻尖等）。

---

5. 颜色校正

def normalColor(a, b):ksize = (111, 111)aGauss = cv2.GaussianBlur(a, ksize, 0)bGauss = cv2.GaussianBlur(b, ksize, 0)weight = aGauss / bGausswhere_are_inf = np.isinf(weight)weight[where_are_inf] = 0return b * weight

这段代码的作用是 对图像 b 进行颜色校正，使其颜色分布与图像 a 相似，通常用于图像融合或颜色迁移任务。以下是逐步解析：

---

（1） 高斯模糊处理

ksize = (111, 111)  # 高斯核大小（非常大，用于提取低频颜色信息）
aGauss = cv2.GaussianBlur(a, ksize, 0)  # 对图像a进行高斯模糊
bGauss = cv2.GaussianBlur(b, ksize, 0)  # 对图像b进行高斯模糊

• 高斯模糊：
  使用一个非常大的核（111×111）对输入图像 a 和 b 进行模糊，目的是提取图像的低频颜色信息（即整体色调，忽略细节）。
• 为什么用大核？
  核越大，模糊程度越高，越能保留图像的全局颜色特征而非局部纹理。

---

（2） 计算颜色权重

weight = aGauss / bGauss  # 计算颜色调整权重

• 权重计算：
  通过 aGauss / bGauss 得到一个比例矩阵 weight，表示 a 和 b 在低频颜色上的差异。
  • 如果 aGauss 比 bGauss 亮（例如 aGauss=200，bGauss=100），则 weight=2，表示需要将 b 的对应区域变亮。
  • 如果 aGauss 比 bGauss 暗（例如 aGauss=50，bGauss=100），则 weight=0.5，表示需要将 b 的对应区域变暗。

---

（3） 处理除零和无穷大

where_are_inf = np.isinf(weight)  # 找到无穷大的位置
weight[where_are_inf] = 0         # 将无穷大替换为0

• 问题：
  当 bGauss 中某些像素值为0时，aGauss / 0 会导致 weight 出现无穷大（inf）。
• 解决：
  通过 np.isinf 找到这些位置，并强制设为 0（即不调整这些像素的颜色）。

---

（4） 应用颜色校正

return b * weight

• 输出：
  将原始图像 b 与权重 weight 逐像素相乘，得到颜色校正后的图像。
  • 例如，b 的某个像素值为 [100, 150, 200]，weight 为 [1.2, 0.8, 1.0]，则输出像素为 [120, 120, 200]。

---

（5）注意事项

1. 输入范围：
   a 和 b 应为浮点型（[0, 1]）或整型（[0, 255]），需保持一致。
2. 核大小调整：
   ksize 越大，颜色迁移越全局化；越小则保留更多局部对比（但可能引入噪声）。
3. 除零问题：
   如果 bGauss 有大片黑色区域（值为0），会导致权重失效，需提前检查图像内容。

---

（6）数学本质
该操作近似于对图像 b 的每个颜色通道进行 逐像素的线性变换：

其中低频分量通过高斯模糊提取。

---

四、完整流程

1. 加载图像并检测关键点

a = cv2.imread("chendulin.jpg")
b = cv2.imread("linyuner.jpg")detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")aKeyPoints = getKeyPoints(a)
bKeyPoints = getKeyPoints(b)

2. 生成人脸掩模

aMask = getFacemask(a, aKeyPoints)
bMask = getFacemask(b, bKeyPoints)

3. 计算变换矩阵并应用

M = getM(aKeyPoints[POINTStupLe], bKeyPoints[POINTStupLe])
bMaskWarp = cv2.warpAffine(bMask, M, dsize, borderMode=cv2.BORDER_TRANSPARENT,flags=cv2.WARP_INVERSE_MAP)

4. 融合人脸区域

mask = np.max([aMask, bMaskWarp], axis=0)
bWarp = cv2.warpAffine(b, M, dsize,borderMode=cv2.BORDER_TRANSPARENT,flags=cv2.WARP_INVERSE_MAP)

5. 颜色校正和最终融合

bcolor = normalColor(a, bWarp)
out = a * (1.0 - mask) + bcolor * mask

五、效果展示

如图，我们选择一张林允儿和陈都灵的照片进行换脸，效果显示如下：

六、总结

1. 关键点检测：使用dlib的68点人脸检测模型精确定位面部特征
2. 人脸对齐：通过仿射变换将源人脸与目标人脸对齐
3. 区域融合：使用高斯模糊的掩模实现平滑过渡
4. 颜色校正：保持目标图像的光照和肤色一致性

通过这篇博客，我们详细讲解了基于Python的人脸融合技术实现。希望这能帮助你理解计算机视觉中人脸处理的基本原理和方法。

理想的风会吹进现实，熬过的夜也会变成光。加油各位！🚀🚀🚀