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”。

人脸关键点识别

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。

img = cv2.imread("./imgs/2.jpg")
dets = detector(img, 1)

shape = predictor(img, dets[0])
landmarks = []
for p in shape.parts():
    landmarks.append(np.array([p.x, p.y]))

for idx, point in enumerate(landmarks):
    cv2.putText(img, str(idx), (point[0], point[1]), fontFace=cv2.FONT_HERSHEY_SCRIPT_SIMPLEX,
                fontScale=0.3, color=(0, 255, 0))
cv2.imshow("--", img)
cv2.waitKey()

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。

版本一：仿射变换实现

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：

平移

缩放

旋转

平移

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：

$\left[ \begin{matrix} 1 & 0 & tx \\ 0 & 1 & ty \end{matrix} \right]$

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：

$\left[ \begin{matrix} 1 & 0 & 100 \\ 0 & 1 & 50 \end{matrix} \right]$

对应的运算是：

$\left[ \begin{matrix} x' \\ y' \\ \end{matrix} \right]=\left[ \begin{matrix} 1 & 0 & 100 \\ 0 & 1 & 50 \end{matrix} \right]*\left[ \begin{matrix} x \\ y \\ 1 \end{matrix} \right]$

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

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：

img = cv2.imread("./imgs/2.jpg")
M = np.float32(
    [
        [1, 0, 100],
        [0, 1, 50]
    ]
)

dst = cv2.warpAffine(img, M, (img.shape[1], img.shape[0]))
cv2.imshow("", dst)
cv2.waitKey()

运行上面的代码可以看到这样的结果：

缩放

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：

$\left[ \begin{matrix} fx & 0 & 0 \\ 0 & fy & 0 \end{matrix} \right]$

fx代表x方向的缩放因子，fy代表y方向的缩放因子。所以如果我们想x轴放大1.5倍，y轴放大2倍的代码如下：

img = cv2.imread("./imgs/2.jpg")
M = np.float32(
    [
        [1.5, 0, 0],
        [0, 2, 0]
    ]
)

dst = cv2.warpAffine(img, M, (img.shape[1], img.shape[0]))
cv2.imshow("", dst)
cv2.waitKey()

运行上面的代码可以看到这样的结果：

旋转

需要旋转，是因为我们需要把两张图片上的人脸进行对齐操作。旋转的变换操作矩阵是：

$\left[ \begin{matrix} cos(\theta) & -sin(\theta) & 0 \\ sin(\theta) & cos(\theta) & 0 \\ 0 & 0 & 1 \end{matrix} \right]$

如果我们想要旋转30度，可以使用一下代码：

img = cv2.imread("./imgs/2.jpg")

theta = math.radians(-30)
M = np.float32(
    [
        [np.cos(theta), -np.sin(theta), 0],
        [np.sin(theta), np.cos(theta), 0]
    ]
)

dst = cv2.warpAffine(img, M, (img.shape[1], img.shape[0]))
cv2.imshow("", dst)
cv2.waitKey()

运行效果如下：

观察结果可能发现了，这次旋转的中心是在原点，如果我们想以任意点为旋转中心怎么办？ opencv提供了一个函数：

getRotationMatrix2D(center, angle, scale)

center: 指定旋转的中心

angle: 旋转角度

scale: 缩放因子

这个函数还顺手解决了我们上面需要的缩放操作。可以比较下面代码和上面的效果：

img = cv2.imread("./imgs/2.jpg")

M = cv2.getRotationMatrix2D((img.shape[1], img.shape[0]), 30, 1)

dst = cv2.warpAffine(img, M, (img.shape[1], img.shape[0]))
cv2.imshow("", dst)
cv2.waitKey()

最强变脸术第一次实现

仿射变换版本其实就是利用了以上三种变换方式的组合，首先先定义一个函数入口。

def compose_img(name, frames_per_transformer, wait_frames, *imgs):
    pass

参数1：生成视频的文件名

参数2：每两张图像之前的变换（称之为1次迭代）需要多少帧

参数3：每个迭代后写入多少帧静态图，也就是每次迭代完成后图片保持多少帧不变

参数4：参与生成视频的图片集合

除了这个函数外，我们还需要几个辅助函数。

def to_video(name, width, height):
    fps = 10
    video_writer = cv2.VideoWriter(name, cv2.VideoWriter_fourcc('I', '4', '2', '0'), fps, (width, height))

    return video_writer

def get_equation(x0, y0, x1, y1, pow_arg=1):
    k = (y1 - y0) / (pow(x1, pow_arg) - pow(x0, pow_arg))
    b = y0 - k * pow(x0, pow_arg)

    def f(x):
        return k * pow(x, pow_arg) + b

    return f

def get_rotate_theta(from_landmarks, to_landmarks):
    from_left_eye = from_landmarks[36]
    from_right_eye = from_landmarks[45]

    to_left_eye = to_landmarks[36]
    to_right_eye = to_landmarks[45]

    from_angle = math.atan2(from_right_eye[1] - from_left_eye[1], from_right_eye[0] - from_left_eye[0])
    to_angle = math.atan2(to_right_eye[1] - to_left_eye[1], to_right_eye[0] - to_left_eye[0])

    from_theta = -from_angle * (180 / math.pi)
    to_theta = -to_angle * (180 / math.pi)

    return to_theta - from_theta

to_video函数主要是用来创建一个视频生成器的。get_equation函数是用来生成一个根据时间变化的方程，主要用到了一次方程和二次方程。get_rotate_theta这个函数是通过计算左右眼的夹角来估计人脸倾斜角度差值，下标的值可以参考第一张图片。

最后我们就要进入主函数的实现了，主要思路是遍历所有图片，每个迭代拿出当前图和下一张图，然后识别出两张人脸中的关键点，通过这些关键点我们可以计算出两张图在某一时刻需要的旋转角度、旋转中心、缩放比例、位移像素数等关键参数。最终我们再次迭代frames_per_transformer次通过对两张图片分别做旋转、平移变换来达到效果。

def compose_img(name, frames_per_transformer, wait_frames, *imgs):
    video_writer = to_video("{}.avi".format(name), imgs[0].shape[1], imgs[0].shape[0])

    img_count = len(imgs)
    for idx in range(img_count - 1):
        from_img = imgs[idx]
        to_img = imgs[idx + 1]

        from_width = from_img.shape[1]
        from_height = from_img.shape[0]

        to_width = to_img.shape[1]
        to_height = to_img.shape[0]

        from_face_region, from_landmarks = face_detector(from_img)
        to_face_region, to_landmarks = face_detector(to_img)

        # 第一张图最终的旋转角度
        from_theta = get_rotate_theta(from_landmarks, to_landmarks)
        # 第二张图初始的旋转角度
        to_theta = get_rotate_theta(to_landmarks, from_landmarks)

        # 两张图的旋转中心
        from_rotate_center = (from_face_region.left() + (from_face_region.right() - from_face_region.left()) / 2, from_face_region.top() + (from_face_region.bottom() - from_face_region.top()) / 2)
        to_rotate_center = (to_face_region.left() + (to_face_region.right() - to_face_region.left()) / 2, to_face_region.top() + (to_face_region.bottom() - to_face_region.top())/2)

        from_face_area = from_face_region.area()
        to_face_area = to_face_region.area()

        # 第一张图的最终缩放因子
        to_scaled = from_face_area / to_face_area
        # 第二张图的初始缩放因子
        from_scaled = to_face_area / from_face_area

        # 平移多少的基准
        to_translation_base = to_rotate_center
        from_translation_base = from_rotate_center

        equation_pow = 1 if idx % 2 == 0 else 2

        # 建立变换角度的方程
        to_theta_f = get_equation(0, to_theta, frames_per_transformer - 1, 0, equation_pow)
        from_theta_f = get_equation(0, 0, frames_per_transformer - 1, from_theta, equation_pow)

        # 建立缩放系数的角度
        to_scaled_f = get_equation(0, to_scaled, frames_per_transformer - 1, 1, equation_pow)
        from_scaled_f = get_equation(0, 1, frames_per_transformer - 1, from_scaled, equation_pow)

        for i in range(frames_per_transformer):
            # 当前时间点的旋转角度
            cur_to_theta = to_theta_f(i)
            cur_from_theta = from_theta_f(i)

            # 当前时间点的缩放因子
            cur_to_scaled = to_scaled_f(i)
            cur_from_scaled = from_scaled_f(i)

            # 生成第二张图片变换矩阵
            to_rotate_M = cv2.getRotationMatrix2D(to_rotate_center, cur_to_theta, cur_to_scaled)
            # 对第二张图片执行仿射变换
            to_dst = cv2.warpAffine(to_img, to_rotate_M, (to_width, to_height), borderMode=cv2.BORDER_REPLICATE)

            # 生成第一张图片的变换矩阵
            from_rotate_M = cv2.getRotationMatrix2D(from_rotate_center, cur_from_theta, cur_from_scaled)
            # 对第一张图片执行仿射变换
            from_dst = cv2.warpAffine(from_img, from_rotate_M, (from_width, from_height), borderMode=cv2.BORDER_REPLICATE)

            # 重新计算变换后的平移基准
            to_left_rotated = to_rotate_M[0][0] * to_translation_base[0] + to_rotate_M[0][1] * to_translation_base[1] + to_rotate_M[0][2]
            to_top_rotated = to_rotate_M[1][0] * to_translation_base[0] + to_rotate_M[1][1] * to_translation_base[1] + to_rotate_M[1][2]

            from_left_rotated = from_rotate_M[0][0] * from_translation_base[0] + from_rotate_M[0][1] * from_translation_base[1] + from_rotate_M[0][2]
            from_top_rotated = from_rotate_M[1][0] * from_translation_base[0] + from_rotate_M[1][1] * from_translation_base[1] + from_rotate_M[1][2]

            # 当前时间点的平移数
            to_left_f = get_equation(0, from_left_rotated - to_left_rotated, frames_per_transformer - 1, 0, equation_pow)
            to_top_f = get_equation(0, from_top_rotated - to_top_rotated, frames_per_transformer - 1, 0, equation_pow)

            from_left_f = get_equation(0, 0, frames_per_transformer - 1, to_left_rotated - from_left_rotated, equation_pow)
            from_top_f = get_equation(0, 0, frames_per_transformer - 1, to_top_rotated - from_top_rotated, equation_pow)

            # 生成第二张图片平移的变换矩阵
            to_translation_M = np.float32(
                [
                    [1, 0, to_left_f(i)],
                    [0, 1, to_top_f(i)]
                ]
            )

            # 对第二张图片执行平移变换
            to_dst = cv2.warpAffine(to_dst, to_translation_M, (to_width, to_height), borderMode=cv2.BORDER_REPLICATE)

            # 生成第一张图片平移的变换矩阵
            from_translation_M = np.float32(
                [
                    [1, 0, from_left_f(i)],
                    [0, 1, from_top_f(i)]
                ]
            )

            # 对第一张图片执行平移变换
            from_dst = cv2.warpAffine(from_dst, from_translation_M, (from_width, from_height), borderMode=cv2.BORDER_REPLICATE)

            # 将两张图片合成到一张，并写入视频帧
            new_img = cv2.addWeighted(from_dst, 1 - ((i + 1) / frames_per_transformer), to_dst, (i + 1) / frames_per_transformer, 0)
            video_writer.write(new_img)

        # 一个迭代完成，迭代n次写入第二张图片
        for _ in range(wait_frames):
            video_writer.write(to_img)

    video_writer.release()

以上就是利用仿射变换实现的代码。效果可以看下面的gif（忽略gif的颜色问题，视频正常！完整视频可以到http://www.iqiyi.com/w_19saz225ol.html查看）

通过观察效果和代码，我们来总结一下这个版本的不足之处：

两张人脸并未真正实现大小一致。

人脸对齐也做的不够好。

仅在2D空间做了变换，对于脸朝向的变换不敏感。

代码复杂。

仅利用了68个人脸关键点中的一小部分，并未充分利用人脸的特征。

以上几个问题其实就决定了仿射变换版本的使用局限性很大，跟抖音实现的效果差距很大。这也迫使我寻找另一种解决方案，结果就是透视变换版本，这个版本代码简单而且效果更接近抖音。

透视变换

仿射变换仅在二维空间做线性变换和平移，所以两条平行线变换后还是平行的，因而我们感受不到立体变换的效果。而透视变换则不同，它是在3D空间做变换，最后在映射到2D平面。以下是透视变换的数学原理。

$\left[ \begin{matrix} x' \\ y' \\ z \end{matrix} \right]=\left[ \begin{matrix} a_{11} & a_{12} & a_{13} \\ a_{21} & a_{22} & a_{23} \\ a_{31} & a_{32} & a_{33} \end{matrix} \right]*\left[ \begin{matrix} x \\ y \\ 1 \end{matrix} \right]$
从公式中可以看到变换后做了第3个维度z。展开为方程组形式：
$\begin{cases} x'=a_{11}*x+a_{12}*y+a_{13} \\ y'=a_{21}*x+a_{22}*y+a_{23} \\ z=a_{31}*x+a_{32}*y+a_{33} \end{cases}$
最后映射回2维空间：
$\begin{cases} x'=\frac{x'}{z}=\frac{a_{11}*x+a_{12}*y+a_{13}}{a_{31}*x+a_{32}*y+a_{33}} \\ y'=\frac{y'}{z}=\frac{a_{21}*x+a_{22}*y+a_{23}}{a_{31}*x+a_{32}*y+a_{33}} \end{cases}$

从公式中可以看到，假设将a33设为1，那么会有8个未知数，也就是我们至少需要4个点才能求得方程的接。在python中可以轻松的实现：

img = cv2.imread("./1.jpg")
src_pts = np.float32(
[
    [
        [0, 0],
        [0, 626],
        [500, 626],
        [500, 0]
    ]
])

dst_pts = np.float32(
    [
        [100, 50],
        [150, 200],
        [500, 626],
        [500, 0]
    ]
)

M = cv2.getPerspectiveTransform(src_pts, dst_pts)
dst = cv2.warpPerspective(img, M, (img.shape[0], img.shape[1]))
cv2.imshow("", dst)
cv2.waitKey()

上面代码效果如下：

上面的代码是通过getPerspectiveTransform函数找到src的4个点和dst的4个点的变换矩阵，还有一个函数findHomography可以在一堆点中找到最佳的变换矩阵，很明显，第二个函数更符合这个需求的实现，可以直接将人脸识别后的关键点扔给这个函数，然后找到最佳变换矩阵。所以透视变换版本的代码如下：

def compose_img(name, frames_per_transformer, wait_frames, *imgs):
    video_writer = to_video("{}.avi".format(name), imgs[0].shape[1], imgs[0].shape[0])

    img_count = len(imgs)
    for idx in range(img_count - 1):
        from_img = imgs[idx]
        to_img = imgs[idx + 1]

        from_width = from_img.shape[1]
        from_height = from_img.shape[0]

        to_width = to_img.shape[1]
        to_height = to_img.shape[0]

        equation_pow = 1 if idx % 2 == 0 else 2

        from_face_region, from_landmarks = face_detector(from_img)
        to_face_region, to_landmarks = face_detector(to_img)

        homography_equation = get_equation(0, from_landmarks, frames_per_transformer - 1, to_landmarks, equation_pow)

        for i in range(frames_per_transformer):
            from_H, _ = cv2.findHomography(from_landmarks, homography_equation(i))
            to_H, _ = cv2.findHomography(to_landmarks, homography_equation(i))

            from_dst = cv2.warpPerspective(from_img, from_H, (from_width, from_height), borderMode=cv2.BORDER_REPLICATE)
            to_dst = cv2.warpPerspective(to_img, to_H, (to_width, to_height), borderMode=cv2.BORDER_REPLICATE)

            new_img = cv2.addWeighted(from_dst, 1 - ((i + 1) / frames_per_transformer), to_dst, (i + 1) / frames_per_transformer, 0)
            video_writer.write(new_img)

        for _ in range(wait_frames):
            video_writer.write(to_img)

    video_writer.release()

可以看到代码简化了不少，也仅用了一次变换就完成了。如上面所说，我们使用findHomography函数，在68个关键点中寻找最佳变换矩阵，然后利用warpPerspective函数进行变换，效果可以看下面的gif（忽略gif的颜色问题，视频正常！完整视频可以到http://www.iqiyi.com/w_19saz1z92h.html查看）

可以看到这次的效果完全有了立体感，而且人脸的对齐也比第一个版本好的多，跟抖音的差距也缩小了不少。

最终所有代码都可以再我的github下载。

利用opencv实现抖音最强变脸术

人脸关键点识别

版本一：仿射变换实现

平移

缩放

旋转

最强变脸术第一次实现

透视变换

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