当前位置: 首页 > news >正文

人工智能--AI换脸

本文实现了一个简易的人脸交换程序,主要功能包括:1)检查所需的模型文件是否存在;2)使用预训练的Caffe模型检测图像中的人脸;3)将源图像的人脸区域通过泊松融合无缝地替换到目标图像上。程序通过OpenCV的DNN模块加载人脸检测模型,处理图像后输出换脸结果。使用前需准备prototxt和caffemodel模型文件,并确保输入图像路径正确。最终结果显示三张图片(源图像标图像和换脸结果),并将结果保存为result.jpg文件。

import cv2

import numpy as np

import os

# 检查模型文件是否存在

def check_model_files():

    required_files = ["deploy.prototxt", "res10_300x300_ssd_iter_140000.caffemodel"]

    missing = []

    for file in required_files:

        if not os.path.exists(file):

            missing.append(file)

    return missing

# 人脸检测函数

def detect_faces(image):

    # 检查模型文件是否存在

    missing_files = check_model_files()

    if missing_files:

        print(f"错误:缺少必要的模型文件 {missing_files}")

        return []

   

    # 加载预训练的人脸检测模型

    net = cv2.dnn.readNetFromCaffe("deploy.prototxt", "res10_300x300_ssd_iter_140000.caffemodel")

    (h, w) = image.shape[:2]

   

    # 预处理图像

    blob = cv2.dnn.blobFromImage(cv2.resize(image, (300, 300)), 1.0, (300, 300), (104.0, 177.0, 123.0))

    net.setInput(blob)

   

    # 执行人脸检测

    detections = net.forward()

    faces = []

   

    # 处理检测结果

    for i in range(detections.shape[2]):

        confidence = detections[0, 0, i, 2]

        if confidence > 0.5:  # 置信度阈值

            box = detections[0, 0, i, 3:7] * np.array([w, h, w, h])

            faces.append(box.astype("int"))

   

    return faces

# 简易人脸交换

def simple_face_swap(source, target):

    # 检测源图像和目标图像中的人脸

    src_faces = detect_faces(source)

    dst_faces = detect_faces(target)

   

    if not src_faces or not dst_faces:

        print("未检测到人脸")

        return target

   

    # 获取第一张人脸

    x, y, x1, y1 = src_faces[0]

    src_face = source[y:y1, x:x1]

   

    x, y, x1, y1 = dst_faces[0]

    # 调整源人脸大小匹配目标位置

    resized_face = cv2.resize(src_face, (x1 - x, y1 - y))

   

    # 创建掩码

    mask = np.zeros(resized_face.shape[:2], dtype=np.uint8)

    cv2.circle(mask, (mask.shape[1]//2, mask.shape[0]//2), min(mask.shape)//2, 255, -1)

   

    # 泊松融合

    center = (x + (x1 - x)//2, y + (y1 - y)//2)

    result = cv2.seamlessClone(

        resized_face,

        target,

        mask,

        center,

        cv2.NORMAL_CLONE

    )

    return result

# 使用示例

if __name__ == "__main__":

    # 定义图片路径

    img_path_a = 'paddleOCR\\image\\r.jpg'

    img_path_b = 'paddleOCR\\image\\r1.jpg'

    # 尝试加载图片

    person_a = cv2.imread(img_path_a)

    person_b = cv2.imread(img_path_b)

   

    # 详细的错误检查

    if person_a is None:

        print(f"错误:无法加载图片 {img_path_a},请检查文件路径和文件是否存在")

    if person_b is None:

        print(f"错误:无法加载图片 {img_path_b},请检查文件路径和文件是否存在")

    if person_a is None or person_b is None:

        exit()

   

    # 执行换脸

    result = simple_face_swap(person_a, person_b)

   

    # 保存结果

    output_path = "result.jpg"

    cv2.imwrite(output_path, result)

    print(f"换脸完成,结果已保存为 {output_path}")

   

    # 显示结果

    cv2.imshow("Source", person_a)

    cv2.imshow("Target", person_b)

    cv2.imshow("Result", result)

    cv2.waitKey(0)

    cv2.destroyAllWindows()



 

相关文章:

  • A Survey on the Memory Mechanism of Large Language Model based Agents
  • 【学习笔记】深度学习-参数初始化
  • Android View
  • 开疆智能Ethernet/IP转Modbus网关连接西门子BW500积算仪配置案例
  • Burp Suite 基础
  • 【CSS-5】掌握CSS文本样式:从基础到高级技巧
  • AOSP CachedAppOptimizer中的冻结和内存压缩功能
  • Java毕业设计:WML信息查询与后端信息发布系统开发
  • 【西门子杯工业嵌入式-4-什么是外部中断】
  • 软件测试用例篇——概念
  • JavaSec-SpringBoot框架
  • Python 接口:从协议到抽象基 类(定义并使用一个抽象基类)
  • go语言map扩容
  • 数据结构测试模拟题(4)
  • PySide6 GUI 学习笔记——常用类及控件使用方法(多行文本控件QTextEdit)
  • 1.认识Spring
  • 第3章:图数据模型与设计
  • 运行示例程序和一些基本操作
  • [ACTF2020 新生赛]Include 1(php://filter伪协议)
  • AI数据分析在体育中的应用:技术与实践
  • 网站开发课题研究背景/营销手段有哪些
  • 无锡网站公司电话/官方百度app下载
  • 如何自己做网站发布到服务器上面/福建百度代理公司
  • 潜江资讯网招聘司机/平台优化是什么意思
  • 一个网站怎么做软件好用/上海搜索seo
  • 建立网站项目/东莞网络推广招聘