小200行Python代码做了一个换脸程序

im2_blur = cv2.GaussianBlur(im2, (blur_amount, blur_amount), 0)

# Avoid divide-by-zero errors.

im2_blur += 128 * (im2_blur <= 1.0)

return (im2.astype(numpy.float64) * im1_blur.astype(numpy.float64) /

im2_blur.astype(numpy.float64))

结不雅如下：

此函数试图改变 im2 的色彩来适配 im1。它经由过程用 im2 除以 im2 的高斯模糊值，然后乘以im1的高斯模糊值。这里的设法主意是用RGB缩放校色，但并不是用所有图像的┞符体常数比例因子，每个像素都有本身的局部比例因子。

这是生成上图的代码:

也就是说，这是一个相当简陋的办法，并且解决问题的关键是一个恰当的高斯核函数大年夜小。如不雅太小，第一个图像的面部特点将显示在第二个图像中。过大年夜，内核之外区域像素被覆盖，并产生变色。这里的内核用了一个0.6 *的瞳孔距离。

4.把第二张图像的特点混淆在第一张图像中

值为1(显示为白色)的处所为图像2应当显示出的区域，值为0(显示为黑色)的处所为图像1应当显示出的区域。值袈溱0和1之间为图像1和图像2的混淆区域。

LEFT_EYE_POINTS = list(range(42, 48))  
RIGHT_EYE_POINTS = list(range(36, 42))  
LEFT_BROW_POINTS = list(range(22, 27))  
RIGHT_BROW_POINTS = list(range(17, 22))  
NOSE_POINTS = list(range(27, 35))  
MOUTH_POINTS = list(range(48, 61))  
OVERLAY_POINTS = [  
    LEFT_EYE_POINTS + RIGHT_EYE_POINTS + LEFT_BROW_POINTS + RIGHT_BROW_POINTS,  
    NOSE_POINTS + MOUTH_POINTS,  
]  
FEATHER_AMOUNT = 11  
 
def draw_convex_hull(im, points, color):  
    points = cv2.convexHull(points) 
    cv2.fillConvexPoly(im, points, color=color)   
 
def get_face_mask(im, landmarks):  
    im = numpy.zeros(im.shape[:2], dtype=numpy.float64)   
 
    for group in OVERLAY_POINTS:  
        draw_convex_hull(im,  
                         landmarks[	
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