将一下代码转变为python语言：int addAlpha(cv::Mat& src, cv::Mat& dst, cv::Mat& alpha) { if (src.channels() == 4) { return -1; } else if (src.channels() == 1) { cv::cvtColor(src, src, cv::COLOR_GRAY2RGB); } dst = cv::Mat(src.rows, src.cols, CV_8UC4); std::vector<cv::Mat> srcChannels; std::vector<cv::Mat> dstChannels; //分离通道 cv::split(src, srcChannels); dstChannels.push_back(srcChannels[0]); dstChannels.push_back(srcChannels[1]); dstChannels.push_back(srcChannels[2]); //添加透明度通道 dstChannels.push_back(alpha); //合并通道 cv::merge(dstChannels, dst);

def addAlpha(src, dst, alpha):
if src.channels() == 4:
return -1
elif src.channels() == 1:
src = cv.cvtColor(src, cv.COLOR_GRAY2RGB)

dst = cv.Mat(src.rows, src.cols, CV_8UC4)

srcChannels = []
dstChannels = []
# 分离通道
cv.split(src, srcChannels)

dstChannels.append(srcChannels[0])
dstChannels.append(srcChannels[1])
dstChannels.append(srcChannels[2])
# 添加透明度通道
dstChannels.append(alpha)
# 合并通道
cv.merge(dstChannels, dst)

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将以下代码转成python cv::Mat light2(cv::Mat input) { cvtColor(input, input, cv::COLOR_GRAY2BGR); int height = input.rows; int width = input.cols; int channels = input.channels(); double alpha = 3;//像素增加权重，即：每个像素都扩大1.2倍，用于增加图像的对比度 double beta = -200;//用于增加亮度 cv::Mat dst;//输出图像 dst = cv::Mat::zeros(input.size(), input.type());//创建一个都是0的Mat，即纯黑色的mat //下面是增加亮度及对比度的关键代码 for (int y = 0; y < height; y++) { for (int x = 0; x < width; x++) { dst.at<cv::Vec3b>(y, x)[0] = cv::saturate_cast<uchar>(alpha * input.at<cv::Vec3b>(y, x)[0] + beta); dst.at<cv::Vec3b>(y, x)[1] = cv::saturate_cast<uchar>(alpha * input.at<cv::Vec3b>(y, x)[1] + beta); dst.at<cv::Vec3b>(y, x)[2] = cv::saturate_cast<uchar>(alpha * input.at<cv::Vec3b>(y, x)[2] + beta); } } return dst; }

这段代码是将输入的灰度图像转换为RGB图像，并增强图像的亮度和对比度。以下是转换后的Python代码：

import cv2

def light2(input):
    input = cv2.cvtColor(input, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
    height, width, channels = input.shape
    alpha = 3
    beta = -200
    dst = cv2.Mat.zeros(input.shape, input.type())
    
    for y in range(height):
        for x in range(width):
            dst[y, x, 0] = cv2.saturate_cast(alpha * input[y, x, 0] + beta, 0, 255)
            dst[y, x, 1] = cv2.saturate_cast(alpha * input[y, x, 1] + beta, 0, 255)
            dst[y, x, 2] = cv2.saturate_cast(alpha * input[y, x, 2] + beta, 0, 255)
    
    return dst

需要注意的是，Python中的OpenCV库中的Mat类型与C++中略有不同。在Python中，Mat类型是numpy数组类型，因此在代码中需要使用numpy数组的相关方法来替代C++中的Mat方法。

python 视频换脸代码

视觉换脸是一种比较复杂的技术，涉及到计算机视觉、深度学习等多个领域的知识。如果你想自己实现一个视觉换脸系统，需要具备一定的编程基础和相关知识背景。

以下是一个基于 Python 和 OpenCV 的简单视觉换脸示例代码，仅供参考：

import cv2
import numpy as np

# 读取源图像和目标图像
src_img = cv2.imread('source.jpg')
dst_img = cv2.imread('target.jpg')

# 提取源图像和目标图像的面部特征点
src_points = np.load('source_points.npy')
dst_points = np.load('target_points.npy')

# 计算变换矩阵
trans_mat = cv2.estimateAffinePartial2D(src_points, dst_points)[0]

# 将源图像进行仿射变换
src_img_affine = cv2.warpAffine(src_img, trans_mat, (dst_img.shape[1], dst_img.shape[0]))

# 提取源图像和目标图像的面部掩码
src_mask = cv2.imread('source_mask.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
dst_mask = cv2.imread('target_mask.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 将源图像的面部掩码进行仿射变换
src_mask_affine = cv2.warpAffine(src_mask, trans_mat, (dst_img.shape[1], dst_img.shape[0]))

# 将源图像和目标图像的面部掩码进行融合
mask = cv2.addWeighted(src_mask_affine, 0.5, dst_mask, 0.5, 0)

# 将源图像和目标图像进行融合
result = cv2.seamlessClone(src_img_affine, dst_img, mask, (int(dst_img.shape[1]/2), int(dst_img.shape[0]/2)), cv2.NORMAL_CLONE)

# 显示结果
cv2.imshow('result', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码实现了将源图像的面部特征点和目标图像的面部特征点进行匹配，然后通过仿射变换将源图像进行对齐，最后将源图像和目标图像的面部掩码进行融合，得到最终的结果。需要注意的是，这个示例代码仅适用于同一人物的不同照片进行换脸，对于不同人物之间的换脸需要采用更加复杂的算法。