Python-基于OpenCVKerasTensorFlow实现深度换脸

基于OpenCV/Keras/TensorFlow实现深度换脸

import cv2
import numpy

from umeyama import umeyama

def random_transform（ image rotation_range zoom_range shift_range random_flip ）:
    hw = image.shape[0:2]
    rotation = numpy.random.uniform（ -rotation_range rotation_range ）
    scale = numpy.random.uniform（ 1 - zoom_range 1 + zoom_range ）
    tx = numpy.random.uniform（ -shift_range shift_range ） * w
    ty = numpy.random.uniform（ -shift_range shift_range ） * h
    mat = cv2.getRotationMatrix2D（ （w//2h//2） rotation scale ）
    mat[:2] += （txty）
    result = cv2.warpAffine（ image mat （wh） borderMode=cv2.BORDER_REPLICATE ）
    if numpy.random.random（） < random_flip:
        result = result[:::-1]
    return result

# get pair of random warped images from aligened face image
def random_warp（ image ）:
    assert image.shape == （2562563）
    range_ = numpy.linspace（ 128-80 128+80 5 ）
    mapx = numpy.broadcast_to（ range_ （55） ）
    mapy = mapx.T

    mapx = mapx + numpy.random.normal（ size=（55） scale=5 ）
    mapy = mapy + numpy.random.normal（ size=（55） scale=5 ）

    interp_mapx = cv2.resize（ mapx （8080） ）[8:728:72].astype（‘float32‘）
    interp_mapy = cv2.resize（ mapy （8080） ）[8:728:72].astype（‘float32‘）

    warped_image = cv2.remap（ image interp_mapx interp_mapy cv2.INTER_LINEAR ）

    src_points = numpy.stack（ [ mapx.ravel（） mapy.ravel（） ] axis=-1 ）
    dst_points = numpy.mgrid[0:65:160:65:16].T.reshape（-12）
    mat = umeyama（ src_points dst_points True ）[0:2]

    target_image = cv2.warpAffine（ image mat （6464） ）

    return warped_image target_image

 属性            大小     日期    时间   名称
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