用python实现基于特征点形变的人脸表情合成用dlib 写出代码

好的，请稍等，我正在为你查找相关资料。

以下是使用Python和Dlib库实现基于特征点形变的人脸表情合成的代码：

# 导入必要的库
import dlib
import cv2
import numpy as np

# dlib 预测器存储路径，需要提前下载
PREDICTOR_PATH = "shape_predictor_68_face_landmarks.dat"

# 加载dlib预测器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor(PREDICTOR_PATH)

# 提取人脸的68个特征点
def get_landmarks(im):
    rects = detector(im, 1)
    if len(rects) != 1:
        return None
    return np.matrix([[p.x, p.y] for p in predictor(im, rects[0]).parts()])

# 定义形变函数，根据目标特征点和原始特征点计算出仿射变换矩阵
def warp_im(im1, im2, pts1, pts2):
    # 获取仿射变换矩阵
    size = im1.shape
    pts1 = np.float32(pts1)
    pts2 = np.float32(pts2)
    M = cv2.estimateAffine2D(pts1, pts2)[0]
    # 对目标图像进行仿射变换
    im_warped = cv2.warpAffine(im2, M, (size[1], size[0]), borderMode=cv2.BORDER_REFLECT_101)
    # 在原始图像上贴上目标图像变换后的区域
    result = cv2.addWeighted(im1, 0.5, im_warped, 0.5, 0)
    return result

# 定义程序主函数
def main():
    # 读取两张人脸图片
    im1 = cv2.imread("face1.jpg")
    im2 = cv2.imread("face2.jpg")
    
    # 获取两张图片的特征点
    landmarks1 = get_landmarks(im1)
    landmarks2 = get_landmarks(im2)
    
    # 定义要进行形变的特征点编号
    num_points = 68
    landmark_idx = list(range(num_points))
    
    # 对两张图片进行形变
    warped_im2 = warp_im(im1, im2, landmarks1[landmark_idx], landmarks2[landmark_idx])
    warped_im1 = warp_im(im2, im1, landmarks2[landmark_idx], landmarks1[landmark_idx])
    
    # 显示结果
    cv2.imshow("face1", warped_im1)
    cv2.imwrite("face1_warped.jpg", warped_im1)
    cv2.imshow("face2", warped_im2)
    cv2.imwrite("face2_warped.jpg", warped_im2)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

if __name__ == '__main__':
    main()

这个程序读取了两张人脸图片，通过Dlib库提取出两张图片的人脸特征点，然后根据特征点进行形变，最后显示结果。

需要注意的是，这段代码只是一个简单示例，实际应用中需要考虑更多细节，比如如何选择目标特征点、如何调整形变程度等。