人脸识别滤镜：就使用这些有趣的人脸镜像功能
人脸识别滤镜：就使用这些有趣的人脸镜像功能c1 = vcam(H=H W=W)cv2.resize(img (300 300))获取图片的尺寸并resize为300*300import cv2 import numpy as np import math from vcam import vcam meshGen paths = ["./image/img.jpg"]首先导入vcam 虚拟相机定义图片 的来源数据for mode in range(8): for i path in enumerate(paths): img = cv2.imread(path) img = cv2.resize(img (300 300)) H W = img.shape[:2] c1 = vcam(H=H W=W) plane = meshGen(H W) if mode == 0: plane
前期文章我们介绍了很多关于人脸识别，人脸检测方面的文章，小伙伴们可以直接到小编的主页查看，或者直接搜索人脸识别与人脸检测方面的文章，本期我们延续以前的人脸检测功能的基础上，进行人脸特效的知识点的分享。
人脸特效，现在很多app都有类似的功能，包括人脸美白，人脸瘦脸以及抖音上的人脸镜像视频等等，本期介绍几个人脸的镜像功能
本期主要使用VCAM：虚拟摄像机来创建不同的人脸镜像功能
首先需要安装vcam 直接使用pip install 安装即可
import cv2
import numpy as np
import math
from vcam import vcam meshGen
paths = ["./image/img.jpg"]
首先导入vcam 虚拟相机
定义图片 的来源数据
for mode in range(8):
for i path in enumerate(paths):
img = cv2.imread(path)
img = cv2.resize(img (300 300))
H W = img.shape[:2]
c1 = vcam(H=H W=W)
plane = meshGen(H W)
if mode == 0:
plane.Z = 20*np.exp(-0.5*((plane.X*1.0/plane.W)/0.1)**2)/(0.1*np.sqrt(2*np.pi))
elif mode == 1:
plane.Z = 20*np.exp(-0.5*((plane.Y*1.0/plane.H)/0.1)**2)/(0.1*np.sqrt(2*np.pi))
elif mode == 2:
plane.Z -= 10*np.exp(-0.5*((plane.X*1.0/plane.W)/0.1)**2)/(0.1*np.sqrt(2*np.pi))
elif mode == 3:
plane.Z -= 10*np.exp(-0.5*((plane.Y*1.0/plane.W)/0.1)**2)/(0.1*np.sqrt(2*np.pi))
else:
exit(-1)
cv2.imread(path)来读取图片
cv2.resize(img (300 300))获取图片的尺寸并resize为300*300
c1 = vcam(H=H W=W)
plane = meshGen(H W)
瘦脸
通过以上2行代码我们创建了一个虚拟的相机与映布，这里小编提供 了4种人脸镜像的函数，当然，你也可以自己搭建自己的镜像函数，或者修改里面的数字来达到自己的效果
pts3d = plane.getPlane()
pts2d = c1.project(pts3d)
map_x map_y = c1.getMaps(pts2d)
output = cv2.remap(img map_x map_y interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
output = cv2.flip(output 1)
cv2.imshow("Input and output" np.hstack((img np.zeros((H 2 3) dtype=np.uint8) output)))
cv2.waitKey(0)
plane.getPlane() 提取生成的三维平面
c1.project(pts3d)在虚拟摄像机中投影平面
c1.getMaps(pts2d)导出基于网格的扭曲的映射函数。
最后把映射函数应用到图片上，并显示图片
当然，你也可以使用以前分享的实时视频检测来处理这个人脸镜像功能
实时人脸镜像import cv2
import numpy as np
import math
from vcam import vcam meshGen
import sys
import time
cap = cv2.VideoCapture(0)
time.sleep(2.0)
ret img = cap.read()
H W = img.shape[:2]
c1 = vcam(H=H W=W)
plane = meshGen(H W)
plane.Z = 20*np.exp(-0.5*((plane.X*1.0/plane.W)/0.1)**2)/(0.1*np.sqrt(2*np.pi))
pts3d = plane.getPlane()
pts2d = c1.project(pts3d)
map_x map_y = c1.getMaps(pts2d)
while True:
ret img = cap.read()
if ret:
output = cv2.remap(img map_x map_y interpolation=cv2.INTER_LINEAR borderMode=4)
out1 = np.hstack((img output))
out1 = cv2.resize(out1 (700 350))
cv2.imshow("output" out1)
key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
if key == ord("q"):
break
cv2.stop()
cv2.destroyAllWindows()
以上代码不做过多的介绍了，跟图片镜像完全一样，使用视频的人脸镜像功能，你可以看到很多抖音小姐姐玩的人脸镜像视频，其实底层代码便是如此，哈哈，小伙伴们赶紧撸起来吧。
最后，小编再提供4个镜像功能的函数，小伙伴们可以自己运行代码尝试
plane.Z = 20*np.sin(2*np.pi*((plane.X-plane.W/4.0)/plane.W)) 20*np.sin(2*np.pi*((plane.Y-plane.H/4.0)/plane.H))
plane.Z -= 20*np.sin(2*np.pi*((plane.X-plane.W/4.0)/plane.W)) - 20*np.sin(2*np.pi*((plane.Y-plane.H/4.0)/plane.H))
plane.Z = 100*np.sqrt((plane.X*1.0/plane.W)**2 (plane.Y*1.0/plane.H)**2)
plane.Z -= 100*np.sqrt((plane.X*1.0/plane.W)**2 (plane.Y*1.0/plane.H)**2)
本期代码介绍了人脸镜像特效的基础知识，其实本期文章并没有对人脸进行检测，小伙伴们可以自行使用前期分享的代码，首先进行人脸的检测，然后使用本期文章的代码进行更精确的人脸特效
