利用opencv实现抖音最强变脸术

最近一个“最强变脸术”又火爆抖音啦，还不知道的朋友建议先打开抖音，搜索“最强变脸术”看个十来个视频再回来看这篇文章。视频看起来炫酷，其实本质就是图像的各种变换组合到一块的结果。那我们能不能也搞出一个来玩玩？我利用周末刷了两天抖音，不停的暂停、继续… 最终在尝试了仿射变换和透视变换两种方案后，搞出了一个“低配版最强变脸术”。首先先来看看最终实现的效果(忽略gif颜色问题)，也可以到http://www.iqiyi.com/w_19saz1z92h.html查看完整视频，然后从数学原理、opencv代码实现入手一步步的搞一个“最强变脸术”。

看过“最强变脸术”的都知道，这个效果最基础的技术就是人脸识别。都2020年了，人脸识别当然不是多难的事了，可以选择的技术也很多，比如可以利用深度学习自己训练一个，也可以和我一样使用dlib这个三方库。

dlib用起来很简单，下面直接上代码了。

运行上面的代码可以看到这样的结果：

请注意上面图中36、45、29三个数字的位置，因为在下面仿射变换的版本中我们要用到。

人脸关键点搞定后的第一次尝试，我是用的图像仿射变换来实现的。通过不断观察，我拆解出了一下三种变换方式：

需要平移，是因为我们需要把两张图片上的人脸叠放到一块。平移的变换操作矩阵是：

[ 1 0 t x 0 1 t y ] \left[ \begin{matrix} 1 & 0 & tx \\ 0 & 1 & ty \end{matrix} \right] [10​01​txty​]

例如我们要向右平移100个像素，向下平移50个像素，那么变换矩阵就应该是：

[ 1 0 100 0 1 50 ] \left[ \begin{matrix} 1 & 0 & 100 \\ 0 & 1 & 50 \end{matrix} \right] [10​01​10050​]

对应的运算是：

[ x ′ y ′ ] = [ 1 0 100 0 1 50 ] ∗ [ x y 1 ] \left[ \begin{matrix} x' \\ y' \\ \end{matrix} \right]=\left[ \begin{matrix} 1 & 0 & 100 \\ 0 & 1 & 50 \end{matrix} \right]*\left[ \begin{matrix} x \\ y \\ 1 \end{matrix} \right] [x′y′​]=[10​01​10050​]∗⎣⎡​xy1​⎦⎤​

即 { x ′ = 1 ∗ x + 0 ∗ y + 100 ∗ 1 y ′ = 0 ∗ x + 1 ∗ y + 50 ∗ 1 \begin{cases} x'=1*x+0*y+100*1 \\ y'=0*x+1*y+50*1 \end{cases} { x′=1∗x+0∗y+100∗1y′=0∗x+1∗y+50∗1​

所以平移操作的本质就是对每个像素加上一个偏移量。下面是使用opencv对图像进行平移操作的代码：

运行上面的代码可以看到这样的结果：

需要缩放，是因为我们在人脸对齐的时候需要尽可能的保证两张人脸大小一致。缩放的变换操作矩阵是：

[ f x 0 0 0