AI-Change-face-in-the-video

准备和摘要 将视频中的人脸更换为指定照片中的人脸，并且输出视频。项目参考->传送门

Dlib的安装 pip install dlib==19.6.1 这种最简单

预先训练好的模型，人脸库下载-> 链接

注意文件名不要修改，尤其是PythonCv2，具体请看 -> 传送门

trump.mp4为被更换的视频，大家如果改换视频的话，代码中视频名称也需要更改。 1.jpg为替换照片，注意此张照片和视频中只能有一个面部，否则会报错。由于人脸差异的原因，结果可能不会太理想，所以尽量找肤色相同，面容相似的两个人效果会好很多

思路: 首先使用opencv将一个视频分割为帧，将每一帧保存至origin文件夹内，然后利用transfer.py将每一帧图片转换并且保存至transfer文件夹内，然后继续使用opencv将每一帧的图片在转换为视频，最终保存新视频并且删除origin和 transfer内的缓存帧图。

算法：（以transfer为主）在transfer.py里面主要使用了dlib库去提取人脸的68个特征点，通过特征点的重叠和转换以及色彩校正实现了换脸。这个过程主要分以下四步： 1、检测脸部标记。 2、旋转、缩放、平移和第二张图片，以配合第一步。 3、调整第二张图片的色彩平衡，以适配第一张图片。 4、把第二张图像的特性混合在第一张图像中。

1、检测脸部标记:（准备工作）读取图片：

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)
    return im, s

已经训练好的模型路径：（下载路径在上文）

PREDICTOR_PATH = "shape_predictor_68_face_landmarks.dat"

人脸检测器：

detector = dlib.get_frontal_face_detector()

预测器：

predictor = dlib.shape_predictor(PREDICTOR_PATH)

预测大致人脸：预测器需要粗略的边界框作为算法的输入，这是由检测器提供的，该检测器返回矩形列表，每个矩形对应图像中的面部，代码如下：

def get_landmarks(im):
    rects = detector(im, 1)
    if len(rects) > 1:
        raise TooManyFaces
    if len(rects) == 0:
        raise NoFaces
    return numpy.matrix([[p.x, p.y] for p in predictor(im, rects[0]).parts()])

2.用 Procrustes 分析调整脸部：现在我们已经有了两个标记矩阵，每行有一组坐标对应一个特定的面部特征（如第30行的坐标对应于鼻头）。我们现在要解决如何旋转、翻译和缩放第一个向量，使它们尽可能适配第二个向量的点。一个想法是可以用相同的变换在第一个图像上覆盖第二个图像，其实最终是一个正交矩阵的解决办法，代码如下：（参考文档，维基百科）

def transformation_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
    return numpy.vstack([numpy.hstack(((s2 / s1) * R,
                                       c2.T - (s2 / s1) * R * c1.T)),
                         numpy.matrix([0., 0., 1.])])

代码实现了这几步： 1.将输入矩阵转换为浮点数。这是后续操作的基础。 2.每一个点集减去它的矩心。一旦为点集找到了一个最佳的缩放和旋转方法，这两个矩心 c1 和 c2 就可以用来找到完整的解决方案。 3.同样，每一个点集除以它的标准偏差。这会消除组件缩放偏差的问题。 4.使用奇异值分解计算旋转部分。可以在维基百科上看到关于解决正交 Procrustes 问题的细节。 5.利用仿射变换矩阵返回完整的转化。

3、色彩校正两幅图像之间不同的肤色和光线造成了覆盖区域的边缘不连续，若无此步，则制作的图片色彩不均匀。此函数试图改变 im2（第二张图）的颜色来适配 im1。它通过用 im2 除以 im2 的高斯模糊值，然后乘以im1的高斯模糊值。代码如下：

def correct_colors(im1, im2, landmarks1,landmarks2): #修改
    blur_amount = COLOUR_CORRECT_BLUR_FRAC * numpy.linalg.norm(
        numpy.mean(landmarks1[LEFT_EYE_POINTS], axis=0) -
        numpy.mean(landmarks2[RIGHT_EYE_POINTS], axis=0))
    blur_amount = int(blur_amount)
    if blur_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)).astype(im2_blur.dtype)
    return (im2.astype(numpy.float64) * im1_blur.astype(numpy.float64) /
            im2_blur.astype(numpy.float64))

4、第二张图特征混合在第一张图

def get_face_mask(im, landmarks):
    im = numpy.zeros(im.shape[:2], dtype=numpy.float64)
    for group 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, (FEATURE_AMOUNT, FEATURE_AMOUNT), 0) > 0) * 1.0
    im = cv2.GaussianBlur(im, (FEATURE_AMOUNT, FEATURE_AMOUNT), 0)
    return im

get_face_mask()的定义是为一张图像和一个标记矩阵生成一个遮罩，它画出了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。之后它由11个像素向遮罩的边缘外部羽化扩展，可以帮助隐藏任何不连续的区域。最终返回优化过后的图像。

其余的py算法较为简单，主要为opencv和os的使用，在此不再赘述。最终我是使用的main.py去循环读取图片并且将其更改，最终合并视频删除缓存，大致流程和思想就是这样了

Liangwe/AI-Change-face-in-the-video

Liangwe

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