利用opencv进行换脸_高效opencv换脸算法

关于换脸的什么背景什么的，我也就不提了，直接说一下换脸所需要的步骤吧，在这里我用的是opencv和之前我用的CLM框架，CLM还是进行人脸关键点检测，利用opencv进行脸部替换和颜色风格统一。

接下来是利用opencv换脸的一般步骤：

1.脸部对齐：也就是把前一个人的脸的部分分割出来覆盖到下一个人的脸的地方。如下图：

脸部关键点检测

因为我们要变换的两张脸的形状一般是不同的，所以我们需要对原始的脸进行一个变形，但是在变形后我也不希望脸部变得无法识别，所以我们首先用CLM进行面部关键点检测。在这里我们需要注意的仅仅只有面部的边界点。

2.寻找面部凸包

凸包的概念在opencv中有，在这里就是将边界点顺序相连形成多边形。

vector<int> hullIndex;
// points is of type vector<Point2f> obtained 
// using dlib.
convexHull(points, hullIndex, false, false);
// hullIndex is a vector of indices of points 
// that form the convex hull. 

3.三角剖分

这个步骤就是利用面部边界点进行三角剖分。通过这种方式将面部区域细分乘多个微小区域。

4.三角形的仿射变换

之前提到了，我们需要覆盖的脸部很多都是不一样形状的，所以在这里我们要根据这些三角区域进行仿射变换，最终能够合理的覆盖到原始脸部。

无缝克隆

上面我们变换之后会发现颜色很尴尬，一点都不和谐，在这种情况下，我们就需要用到opencv里面的seamlessclone这个函数，这个函数的效果就是使得mask内的区域色调什么的尽可能和边界之外的部分保持一致。

seamlessClone(src, dst, mask, center, output, NORMAL_CLONE);