如何寫一個(gè)簡(jiǎn)短（200行）的Python腳本

簡(jiǎn)介

在這篇文章中我將介紹如何寫一個(gè)簡(jiǎn)短（200行）的 Python 腳本，來自動(dòng)地將一幅圖片的臉替換為另一幅圖片的臉。

這個(gè)過程分四步：

檢測(cè)臉部標(biāo)記。

旋轉(zhuǎn)、縮放、平移和第二張圖片，以配合第一步。

調(diào)整第二張圖片的色彩平衡，以適配第一張圖片。

把第二張圖像的特性混合在第一張圖像中。

公眾號(hào)后臺(tái)回復(fù)：“換臉”，獲取程序完整代碼。

1.使用dlib提取面部標(biāo)記

該腳本使用dlib的 Python 綁定來提取面部標(biāo)記：

Dlib 實(shí)現(xiàn)了 Vahid Kazemi 和 Josephine Sullivan 的《使用回歸樹一毫秒臉部對(duì)準(zhǔn)》論文中的算法。算法本身非常復(fù)雜，但dlib接口使用起來非常簡(jiǎn)單：

PREDICTOR_PATH ="/home/matt/dlib-18.16/shape_predictor_68_face_landmarks.

dat"detector = dlib.get_frontal_face_detector()predictor = dlib.

shape_predictor(PREDICTOR_PATH)defget_landmarks(im):

rects = detector(im,1) iflen(rects) >1:

raiseTooManyFaces iflen(rects) ==0:

raiseNoFaces returnnumpy.matrix([[p.x, p.

y]forpinpredictor(im, rects[0]).parts()])

get_landmarks()函數(shù)將一個(gè)圖像轉(zhuǎn)化成numpy數(shù)組，并返回一個(gè)68×2元素矩陣，輸入圖像的每個(gè)特征點(diǎn)對(duì)應(yīng)每行的一個(gè)x，y坐標(biāo)。

特征提取器（predictor）需要一個(gè)粗糙的邊界框作為算法輸入，由一個(gè)傳統(tǒng)的能返回一個(gè)矩形列表的人臉檢測(cè)器（detector）提供，其每個(gè)矩形列表在圖像中對(duì)應(yīng)一個(gè)臉。

2.用 Procrustes 分析調(diào)整臉部

現(xiàn)在我們已經(jīng)有了兩個(gè)標(biāo)記矩陣，每行有一組坐標(biāo)對(duì)應(yīng)一個(gè)特定的面部特征（如第30行的坐標(biāo)對(duì)應(yīng)于鼻頭）。我們現(xiàn)在要解決如何旋轉(zhuǎn)、翻譯和縮放第一個(gè)向量，使它們盡可能適配第二個(gè)向量的點(diǎn)。一個(gè)想法是可以用相同的變換在第一個(gè)圖像上覆蓋第二個(gè)圖像。

將這個(gè)問題數(shù)學(xué)化，尋找T，s和R，使得下面這個(gè)表達(dá)式：

結(jié)果最小，其中R是個(gè)2×2正交矩陣，s是標(biāo)量，T是二維向量，pi和qi是上面標(biāo)記矩陣的行。

事實(shí)證明，這類問題可以用“常規(guī) Procrustes 分析法”解決：

deftransformation_from_points(points1, points2):

points1 = points1.astype(numpy.float64)

points2 = points2.astype(numpy.float64)

c1 = numpy.mean(points1, axis=0)

c2 = numpy.mean(points2, axis=0)

points1 -= c1

points2 -= c2

s1 = numpy.std(points1)

s2 = numpy.std(points2)

points1 /= s1

points2 /= s2

U, S, Vt = numpy.linalg.svd(points1.T *

points2)

R = (U * Vt).T

returnnumpy.vstack([numpy.hstack(((s2 / s1) * R,

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

numpy.matrix([0.,0.,1.])])

代碼實(shí)現(xiàn)了這幾步：

1.將輸入矩陣轉(zhuǎn)換為浮點(diǎn)數(shù)。這是后續(xù)操作的基礎(chǔ)。

2.每一個(gè)點(diǎn)集減去它的矩心。一旦為點(diǎn)集找到了一個(gè)最佳的縮放和旋轉(zhuǎn)方法，這兩個(gè)矩心c1和c2就可以用來找到完整的解決方案。

3.同樣，每一個(gè)點(diǎn)集除以它的標(biāo)準(zhǔn)偏差。這會(huì)消除組件縮放偏差的問題。

4.使用奇異值分解計(jì)算旋轉(zhuǎn)部分?？梢栽诰S基百科上看到關(guān)于解決正交 Procrustes 問題的細(xì)節(jié)。

5.利用仿射變換矩陣返回完整的轉(zhuǎn)化。

其結(jié)果可以插入 OpenCV 的cv2.warpAffine函數(shù)，將圖像二映射到圖像一：

def warp_im(im, M, dshape):

output_im = numpy.zeros(dshape, dtype=im.dtype) cv2.warpAffine(im,

M[:2],

(dshape[1], dshape[0]),

dst=output_im,

borderMode=cv2.BORDER_TRANSPARENT,

flags=cv2.WARP_INVERSE_MAP) returnoutput_im

對(duì)齊結(jié)果如下：

3.校正第二張圖像的顏色

如果我們?cè)噲D直接覆蓋面部特征，很快會(huì)看到這個(gè)問題：

這個(gè)問題是兩幅圖像之間不同的膚色和光線造成了覆蓋區(qū)域的邊緣不連續(xù)。我們?cè)囍拚?/p>

COLOUR_CORRECT_BLUR_FRAC =0.6LEFT_EYE_POINTS = list(range(42,48))RIGHT_EYE_POINTS = list(range(36,42))def correct_colours(im1, im2, landmarks1):

blur_amount = COLOUR_CORRECT_BLUR_FRAC * numpy.linalg.norm(

numpy.mean(landmarks1[LEFT_EYE_POINTS], axis=0) -

numpy.mean(landmarks1[RIGHT_EYE_POINTS], axis=0))

blur_amount =int(blur_amount) ifblur_amount %2==0:


blur_amount +=1 im1_blur = cv2.GaussianBlur(im1, (blur_amount, blur_amount),0)

im2_blur = cv2.GaussianBlur(im2, (blur_amount, blur_amount),0)

# Avoid divide-by-zero errors. im2_blur +=128* (im2_blur <=1.0)?

return(im2.astype(numpy.float64) * im1_blur.astype(numpy.float64)
/
im2_blur.astype(numpy.float64))

結(jié)果如下：

此函數(shù)試圖改變 im2 的顏色來適配 im1。它通過用 im2 除以 im2 的高斯模糊值，然后乘以im1的高斯模糊值。這里的想法是用RGB縮放校色，但并不是用所有圖像的整體常數(shù)比例因子，每個(gè)像素都有自己的局部比例因子。

用這種方法兩圖像之間光線的差異只能在某種程度上被修正。例如，如果圖像1是從一側(cè)照亮，但圖像2是被均勻照亮的，色彩校正后圖像2也會(huì)出現(xiàn)未照亮一側(cè)暗一些的問題。

也就是說，這是一個(gè)相當(dāng)簡(jiǎn)陋的辦法，而且解決問題的關(guān)鍵是一個(gè)適當(dāng)?shù)母咚购撕瘮?shù)大小。如果太小，第一個(gè)圖像的面部特征將顯示在第二個(gè)圖像中。過大，內(nèi)核之外區(qū)域像素被覆蓋，并發(fā)生變色。這里的內(nèi)核用了一個(gè)0.6 *的瞳孔距離。

4.把第二張圖像的特征混合在第一張圖像中

用一個(gè)遮罩來選擇圖像2和圖像1的哪些部分應(yīng)該是最終顯示的圖像：

值為1(顯示為白色)的地方為圖像2應(yīng)該顯示出的區(qū)域，值為0(顯示為黑色)的地方為圖像1應(yīng)該顯示出的區(qū)域。值在0和1之間為圖像1和圖像2的混合區(qū)域。

這是生成上圖的代碼:

LEFT_EYE_POINTS = list(range(42,48))RIGHT_EYE_POINTS = list(range(36,42))

LEFT_BROW_POINTS = list(range(22,27))RIGHT_BROW_POINTS = list(range(17,22))

NOSE_POINTS = list(range(27,35))MOUTH_POINTS = list(range(48,61))

OVERLAY_POINTS = [ LEFT_EYE_POINTS + RIGHT_EYE_POINTS + LEFT_BROW_POINTS + RIGHT_BROW_POINTS,

NOSE_POINTS + MOUTH_POINTS,]FEATHER_AMOUNT =11def draw_convex_hull(im, points, color):

points = cv2.convexHull(points)

cv2.fillConvexPoly(im, points, color=color)def get_face_mask(im, landmarks):

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

forgroup in OVERLAY_POINTS:

draw_convex_hull(im,

landmarks[group],

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

im = (cv2.GaussianBlur(im, (FEATHER_AMOUNT, FEATHER_AMOUNT),0) >0) *1.0

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

returnimmask = get_face_mask(im2, landmarks2)warped_mask = warp_im(mask, M,

im1.shape)combined_mask = numpy.max([get_face_mask(im1, landmarks1),

warped_mask],

axis=0)

我們把上述過程分解：

get_face_mask()的定義是為一張圖像和一個(gè)標(biāo)記矩陣生成一個(gè)遮罩，它畫出了兩個(gè)白色的凸多邊形：一個(gè)是眼睛周圍的區(qū)域，一個(gè)是鼻子和嘴部周圍的區(qū)域。之后它由11個(gè)像素向遮罩的邊緣外部羽化擴(kuò)展，可以幫助隱藏任何不連續(xù)的區(qū)域。

這樣一個(gè)遮罩同時(shí)為這兩個(gè)圖像生成，使用與步驟2中相同的轉(zhuǎn)換，可以使圖像2的遮罩轉(zhuǎn)化為圖像1的坐標(biāo)空間。

之后，通過一個(gè)element-wise最大值，這兩個(gè)遮罩結(jié)合成一個(gè)。結(jié)合這兩個(gè)遮罩是為了確保圖像1被掩蓋，而顯現(xiàn)出圖像2的特性。

最后，使用遮罩得到最終的圖像：

output_im= im1 * (1.0- combined_mask) + warped_corrected_im2 * combined_mask

完整代碼（link）：

import cv2import dlibimport numpyimport sysPREDICTOR_PATH ="/home/matt/dlib-18.16/shape_predictor_68_face_landmarks.

dat"SCALE_FACTOR =1FEATHER_AMOUNT =11FACE_POINTS =list(range(17,68))MOUTH_POINTS =list(range(48,61))

RIGHT_BROW_POINTS =list(range(17,22))LEFT_BROW_POINTS =list(range(22,27))

RIGHT_EYE_POINTS =list(range(36,42))LEFT_EYE_POINTS =list(range(42,48))NOSE_POINTS =list(range(27,35))JAW_POINTS =list(range(0,17))#

Points usedtolineupthe images.ALIGN_POINTS = (LEFT_BROW_POINTS + RIGHT_EYE_POINTS + LEFT_EYE_POINTS +


RIGHT_BROW_POINTS + NOSE_POINTS + MOUTH_POINTS)#

Points from the second imagetooverlayonthefirst.

The convex hull of each# element willbeoverlaid.

OVERLAY_POINTS = [ LEFT_EYE_POINTS + RIGHT_EYE_POINTS + LEFT_BROW_POINTS + RIGHT_BROW_POINTS, NOSE_POINTS + MOUTH_POINTS,]

# Amount of blurtouse during colour correction,asafraction of the#

pupillary distance.COLOUR_CORRECT_BLUR_FRAC =0.6detector = dlib.get_frontal_face_detector()predictor = dlib.

shape_predictor(PREDICTOR_PATH)class TooManyFaces(Exception):

passclass NoFaces(Exception):

passdef get_landmarks(im):

rects = detector(im,1) iflen(rects) >1:

raise TooManyFaces iflen(rects) ==0:

raise NoFaces returnnumpy.matrix([[p.x,p.y]forpin predictor(im, rects[0]).

parts()])def annotate_landmarks(im, landmarks): im=im.copy() foridx, point in enumerate(landmarks):

pos = (point[0,0], point[0,1])

cv2.putText(im, str(idx), pos,

fontFace=cv2.FONT_HERSHEY_SCRIPT_SIMPLEX,

fontScale=0.4,

color=(0,0,255))

cv2.circle(im, pos,3, color=(0,255,255)) returnimdef draw_convex_hull(im, points, color):

points = cv2.convexHull(points) cv2.fillConvexPoly(im, points, color=color)def get_face_mask(im, landmarks): im= numpy.zeros(im.shape[:2], dtype=numpy.float64) forgroup in OVERLAY_POINTS:

draw_convex_hull(im,

landmarks[group],

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

im= (cv2.GaussianBlur(im, (FEATHER_AMOUNT, FEATHER_AMOUNT),0) >0) *1.0 im= cv2.GaussianBlur(im, (FEATHER_AMOUNT, FEATHER_AMOUNT),0) returnimdef transformation_from_points(points1, points2):

""" Returnanaffine transformation [s * R | T] such that:

sum ||s*R*p1,i + T - p2,i||^2 isminimized. """

# Solve the procrustes problem by subtracting centroids, scaling by the

# standard deviation,andthen using the SVDtocalculate the rotation. See

# the followingformore details:

# https://en.wikipedia.org/wiki/Orthogonal_Procrustes_problem

points1 = points1.astype(numpy.float64)

points2 = points2.astype(numpy.float64)

c1 = numpy.mean(points1, axis=0)

c2 = numpy.mean(points2, axis=0)

points1 -= c1

points2 -= c2

s1 = numpy.std(points1)

s2 = numpy.std(points2)

points1 /= s1

points2 /= s2

U, S, Vt = numpy.linalg.svd(points1.T * points2)

# The R we seekisin fact the transpose of the one given by U * Vt.

This

#isbecause the above formulation assumes the matrix goesontheright

# (with row vectors) whereasour solution requires the matrixtobeonthe

#left(with column vectors).

R = (U * Vt).T returnnumpy.vstack([numpy.hstack(((s2 / s1) * R,

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

numpy.matrix([0.,0.,1.])])def read_im_and_landmarks(fname):

im= cv2.imread(fname, cv2.IMREAD_COLOR) im= cv2.resize(im, (im.shape[1] * SCALE_FACTOR,

im.shape[0] * SCALE_FACTOR))

s = get_landmarks(im) returnim, sdef warp_im(im, M, dshape): output_im = numpy.zeros(dshape, dtype=im.dtype)

cv2.warpAffine(im,

M[:2],


(dshape[1], dshape[0]),

dst=output_im,

borderMode=cv2.BORDER_TRANSPARENT,

flags=cv2.WARP_INVERSE_MAP) returnoutput_imdef correct_colours(im1, im2, landmarks1):

blur_amount = COLOUR_CORRECT_BLUR_FRAC * numpy.linalg.norm(

numpy.mean(landmarks1[LEFT_EYE_POINTS], axis=0) -

numpy.mean(landmarks1[RIGHT_EYE_POINTS], axis=0))

blur_amount =int(blur_amount) ifblur_amount %2==0:

blur_amount +=1 im1_blur = cv2.GaussianBlur(im1, (blur_amount, blur_amount),0) im2_blur = cv2.GaussianBlur(im2, (blur_amount, blur_amount),0)

# Avoid divide-by-zero errors.

im2_blur +=128* (im2_blur <=1.0)? ?return(im2.astype(numpy.float64) * im1_blur.astype(numpy.float64) /? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

im2_blur.astype(numpy.float64))im1, landmarks1 = read_im_and_landmarks(sys.argv[1])

im2, landmarks2 = read_im_and_landmarks(sys.argv[2])M = transformation_from_points(landmarks1[ALIGN_POINTS],

landmarks2[ALIGN_POINTS])mask = get_face_mask(im2, landmarks2)warped_mask = warp_im(mask, M, im1.shape)combined_mask = numpy.max([get_face_mask(im1, landmarks1), warped_mask],

axis=0)warped_im2 = warp_im(im2, M, im1.shape)warped_corrected_im2 = correct_colours(im1, warped_im2, landmarks1)output_im = im1 *

(1.0- combined_mask) + warped_corrected_im2 *

combined_maskcv2.imwrite('output.jpg', output_im)