AI换脸的前后端交互代码
时间: 2023-09-10 14:09:28 浏览: 67
以下是一个简单的Python前后端交互的代码示例，实现了AI换脸的功能：
前端代码（HTML和JavaScript）：
```html
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>AI换脸</title>
<script src="https://code.jquery.com/jquery-3.6.0.min.js"></script>
</head>
<body>
<input type="file" id="sourceImage" accept="image/*">
<br><br>
<input type="file" id="targetImage" accept="image/*">
<br><br>
<button id="swapButton">换脸</button>
<br><br>
<div id="result"></div>
<script>
$(document).ready(function() {
$('#swapButton').click(function() {
var sourceImage = $('#sourceImage')[0].files[0];
var targetImage = $('#targetImage')[0].files[0];
var formData = new FormData();
formData.append('source_image', sourceImage);
formData.append('target_image', targetImage);
$.ajax({
url: '/swap',
type: 'POST',
data: formData,
processData: false,
contentType: false,
success: function(response) {
$('#result').html('<img src="data:image/jpeg;base64,' + response + '">');
},
error: function(xhr, status, error) {
console.log(error);
}
});
});
});
</script>
</body>
</html>
```
后端代码（使用Flask框架）：
```python
from flask import Flask, request, jsonify
import cv2
import dlib
import numpy as np
import base64
app = Flask(__name__)
# 加载预训练的人脸关键点检测器、人脸识别模型和人脸对齐器
predictor_path = 'shape_predictor_68_face_landmarks.dat'
face_rec_model_path = 'dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat'
face_alignment_path = 'shape_predictor_5_face_landmarks.dat'
predictor = dlib.shape_predictor(predictor_path)
facerec = dlib.face_recognition_model_v1(face_rec_model_path)
face_alignment = dlib.face_alignment_predictor(face_alignment_path)
# 加载换脸模板图片
template_img = cv2.imread('template.jpg')
# 处理换脸操作
def face_swap(source_img, target_img):
# 检测源图像和目标图像中的人脸位置和关键点
source_rects = dlib.rectangles()
source_rects.append(dlib.rectangle(0, 0, source_img.shape[1], source_img.shape[0]))
source_landmarks = dlib.full_object_detections()
for rect in source_rects:
source_landmarks.append(predictor(source_img, rect))
target_rects = dlib.rectangles()
target_rects.append(dlib.rectangle(0, 0, target_img.shape[1], target_img.shape[0]))
target_landmarks = dlib.full_object_detections()
for rect in target_rects:
target_landmarks.append(predictor(target_img, rect))
# 提取源图像和目标图像的特征向量
source_descriptor = np.array(facerec.compute_face_descriptor(source_img, source_landmarks))
target_descriptor = np.array(facerec.compute_face_descriptor(target_img, target_landmarks))
# 进行人脸对齐
source_aligned_faces = dlib.get_face_chips(source_img, source_landmarks)
target_aligned_faces = dlib.get_face_chips(target_img, target_landmarks)
# 将目标图像的特征向量应用到源图像上
result_img = source_img.copy()
for i, (source_aligned_face, target_aligned_face) in enumerate(zip(source_aligned_faces, target_aligned_faces)):
source_aligned_face = cv2.cvtColor(source_aligned_face, cv2.COLOR_BGR2RGB)
target_aligned_face = cv2.cvtColor(target_aligned_face, cv2.COLOR_BGR2RGB)
# 对源图像的人脸进行特征向量替换
source_aligned_descriptor = np.array(facerec.compute_face_descriptor(source_aligned_face))
diff = target_descriptor - source_descriptor[i]
result_descriptor = source_aligned_descriptor + diff
result_descriptor = result_descriptor.tolist()
# 生成换脸后的图像
result_face = dlib.get_face_chip(result_img, face_alignment.get_initial_face_5_landmarks(result_descriptor))
result_face = cv2.cvtColor(result_face, cv2.COLOR_RGB2BGR)
result_img[rect.top():rect.bottom(), rect.left():rect.right()] = result_face
return result_img
@app.route('/swap', methods=['POST'])
def swap():
source_image = request.files['source_image']
target_image = request.files['target_image']
source_img = cv2.imdecode(np.fromstring(source_image.read(), np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR)
target_img = cv2.imdecode(np.fromstring(target_image.read(), np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR)
result_img = face_swap(source_img, target_img)
_, buffer = cv2.imencode('.jpg', result_img)
result_base64 = base64.b64encode(buffer).decode('utf-8')
return jsonify(result_base64)
if __name__ == '__main__':
app.run()
```
请注意，此代码示例仅提供了一个基本的框架，实际上还有许多其他的细节和功能可以添加，例如错误处理、输入验证、图像处理的优化等。你可以根据自己的需求进行修改和扩展。同时，你也需要确保安装了Flask库和所需的依赖库。
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2. ENTER键在计算机中是回车换行键，用于确认输入或换行，B选项正确。
3. Bit是二进制位的简称，是计算机中最基本的数据单位，A选项正确；字节Byte是8个Bit组成的单位，C选项的字节是正确的，但题目中问的是Bit。
4. 汉字国标码GB2312-80规定，每个汉字用两个字节表示，B选项正确。
5. 微机系统的开机顺序通常是先开启外部设备（如显示器、打印机等），最后开启主机，D选项符合这一顺序。
6. 使用高级语言编写的程序称为源程序，需要经过编译或解释才能运行，A选项正确。
7. 微机病毒是指特制的、具有破坏性的小程序，可以影响计算机的正常运行，D选项正确。
8. 微型计算机的运算器、控制器及内存的总称是CPU，A选项错误，应是C选项的主机。
9. 软磁盘（软盘）中的信息在断电后不会丢失，因为它是非易失性存储，A选项正确。
10. 计算机网络的最大好处是实现资源共享，C选项正确。
11. 个人计算机通常指的是微机，D选项正确。
12. 微机唯一能直接识别和处理的语言是机器语言，D选项正确。
13. 计算机存储器是记忆部件，用于存储数据和指令，D选项正确。
14. 人事档案管理程序属于应用软件，专门用于特定用途，B选项正确。
15. DOS在计算机中属于系统软件，负责管理和控制计算机硬件和软件资源，C选项正确。
16. 反映计算机存储容量的基本单位是字节，B选项正确。
17. LAN网指的是局域网，A选项正确。
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