解锁人脸镜像,抖音小姐姐的视频,我们可以用代码来实现

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):
tfor i, path in enumerate(paths):
ttimg = cv2.imread(path)
ttimg = cv2.resize(img,(300,300))
ttH,W = img.shape[:2]
ttc1 = vcam(H=H,W=W)
ttplane = meshGen(H,W)
ttif mode == 0:
tttplane.Z += 20*np.exp(-0.5*((plane.X*1.0/plane.W)/0.1)**2)/(0.1*np.sqrt(2*np.pi))
ttelif mode == 1:
tttplane.Z += 20*np.exp(-0.5*((plane.Y*1.0/plane.H)/0.1)**2)/(0.1*np.sqrt(2*np.pi))
ttelif mode == 2:
tttplane.Z -= 10*np.exp(-0.5*((plane.X*1.0/plane.W)/0.1)**2)/(0.1*np.sqrt(2*np.pi))
ttelif mode == 3:
tplane.Z -= 10*np.exp(-0.5*((plane.Y*1.0/plane.W)/0.1)**2)/(0.1*np.sqrt(2*np.pi))
ttelse:
tttexit(-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

ttpts3d = plane.getPlane()
ttpts2d = c1.project(pts3d)
ttmap_x,map_y = c1.getMaps(pts2d)
ttoutput = cv2.remap(img,map_x,map_y,interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
ttoutput = cv2.flip(output,1)
ttcv2.imshow("Input and output",np.hstack((img,np.zeros((H,2,3),dtype=np.uint8),output)))
ttcv2.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 = mesh真金棋牌Gen(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:
tret, img = cap.read()
tif ret:
ttoutput = cv2.remap(img,map_x,map_y,interpolation=cv2.INTER_LINEAR,borderMode=4)
ttout1 = np.hstack((img,output))
ttout

1 = cv2.resize(out1,(700,350))
ttcv2.imshow("output",out1)

(责任编辑:真金棋牌)

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