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()