Python实现头像换脸（AI换脸）

2023-01-30 19:46:29

Python实现头像换脸（AI换脸）

AI换脸

AI换脸

源程序代码如下（注释已经尽可能详细）：

"""
   __author__="dazhi"
    2021/3/19-19:42
"""
# 首先是导入库
import json
import requests
import simplejson
import base64

# 第一步：获取人脸关键点
def find_face(impath):
    # 这个链接是‘旷视平台’向我们开放的接口（请求接口之后，让接口帮我们处理一些东西）
    http_url = 'https://api-cn.faceplusplus.com/facepp/v3/detect'
    # 将相应的变量封装到字典内(api_key和api_secret都是平台上的参数)
    data = {"api_key": 'fzpVrcJhsu2iZc1d_WIO1em7QMbl9gOL',
            "api_secret": 'yjaF5OKuc6AzRmKK_sOalfnDdvBr1-no',
            "image_url": impath,
            "return_landmark": 1}
    # 这个open（impath）的作用是将图片的数据读取进来('rb'表示二进制读取)
    files = {'image_file': open(impath, 'rb')}
    # 发送我们的请求(拥有链接、数据、文件)---类似与某个平台上传自己自定义头像
    response1 = requests.post(http_url, data=data, files=files)
    # print("response1 的值：",response1)
    # 查看response里面的内容。防止出现乱码要进行解码
    # 这里返回的不是字典，是json数据
    req_con = response1.content.decode('utf-8')
    # print("req_con 的值：",req_con)
    # 进行simplejson的加载-之后可以按字典提取方式进行操作
    this_json = simplejson.loads(req_con)
    # 按字典方式进行提取（键值对）
    # 当前faces是一个列表
    faces = this_json['faces']
    # 通过索引提取faces中的内容
    list0 = faces[0]
    # 获取面部轮廓的相关数据
    rectangle = list0['face_rectangle']
    # print("rectangle 的值：",rectangle)
    return rectangle

# 第二步：换脸
# 前3个参数是第一个图片、第二个图片、生成的新图片。number是换脸的相似度
def merge_face(image_url1, image_url2, image_url, number):
    # 获取已知两张图片的人脸数据(脸部轮廓数据字典)
    ff1 = find_face(image_url1)
    ff2 = find_face(image_url2)
    # 将字典类型的面部数据转换为字符串（我们这里采用最简单的方法）
    rectangle1 = str(str(ff1['top']) + "," + str(ff1['left']) + "," + str(ff1['width']) + "," + str(ff1['height']))
    rectangle2 = str(str(ff2['top']) + "," + str(ff2['left']) + "," + str(ff2['width']) + "," + str(ff2['height']))
    # 打开图片文件
    f1 = open(image_url1, 'rb')
    f2 = open(image_url2, 'rb')
    # 进行b64编码
    f1_64 = base64.b64encode(f1.read())
    f2_64 = base64.b64encode(f2.read())
    # 关闭图片文件
    f1.close()
    f2.close()

    # 合并人脸的接口
    url_add = 'https://api-cn.faceplusplus.com/imagepp/v1/mergeface'
    # data的相关性质看上方代码
    # template_base64模板文件的64编码文件，template_rectangle（字符串格式）模板的面部轮廓内容（“145,123,1212,123”）
    # merge_base64合并的64编码文件 merge_rectangle（字符串格式）合并的面部轮廓内容
    # number是换脸的相似度
    data = {"api_key": 'fzpVrcJhsu2iZc1d_WIO1em7QMbl9gOL',
            "api_secret": 'yjaF5OKuc6AzRmKK_sOalfnDdvBr1-no',
            "template_base64": f1_64, "template_rectangle": rectangle1,
            "merge_base64": f2_64, "merge_rectangle": rectangle2,
            "merge_rate": number}
    # 进行一个request提交
    response2 = requests.post(url_add, data)
    # 将返回的数据进行一个解码操作
    req_con2 = response2.content.decode('utf-8')
    # json处理--进行解码操作
    req_dict = json.JSONDecoder().decode(req_con2)
    # 按照字典提取的特点，提取其中的result数据
    result = req_dict['result']
    # 将结果在进行b64解码(将二进制转换为图像)
    imgdata = base64.b64decode(result)
    # 将生成的效果图，打开图片地址写入图片数据
    # 先打开
    file = open(image_url, 'wb')
    # 写入
    file.write(imgdata)
    # 关闭
    file.close()

if __name__ == '__main__':
    # 加‘r’的作用是因为链接中的‘\’具有转义的意思。加上之后就不按转义进行处理（使链接保持原意）
    image1 = r"C:\Users\26301\Desktop\1.png"
    image2 = r"C:\Users\26301\Desktop\2.png"
    image3 = r"C:\Users\26301\Desktop\3.png"
    merge_face(image1, image2, image3, 100)
    print("恭喜您合成成功！！！！！")