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### 基于OpenCV + MediaPipe的实时换脸技术

#### 概述
换脸技术是指将一个人的面部替换到另一个人的面部上。本文档介绍了一种基于OpenCV和MediaPipe的非端到端换脸方法。这种方法不需要大量数据集进行训练，适用于实时应用。

#### 换脸原理
1. **目标检测与关键点提取**：
- 输入源图像和目标图像。
- 使用人脸目标检测算法提取人脸区域。
- 对提取的人脸区域进行关键点识别，得到源图像和目标图像的人脸特征点矩阵。

2. **图像映射变换**：
- 由于源图像和目标图像的人脸大小、角度可能不一致，需要进行图像映射变换。
- 使用Delaunay三角剖分算法将人脸特征点转换成多个三角形的三元组矩阵。
- 根据源图像和目标图像的特征点三元组计算形变的映射变换矩阵。
- 利用计算得到的映射变换矩阵对源图像进行形变，得到变换后的图像。

3. **图像融合**：
- 提取变换后人脸的区域，使用人脸特征矩阵检测凸包，凸包包围区域即为人脸所在区域。
- 制作一个mask图像。
- 使用泊松融合算法将源图像、mask图像、中心矩坐标和目标图像输入到泊松融合算法中，实现图像融合。

#### 代码实现

##### 环境配置
1. 在Anaconda中创建一个名为`mediapipe`的虚拟环境：

   conda create -n mediapipe python=3.8

2. 激活虚拟环境：

   conda activate mediapipe

3. 安装所需的包：

   pip install mediapipe
   pip install opencv-contrib-python
   pip install numpy

##### 视频数据的获取

import cv2 as cv

# 从摄像头获取视频流
capture = cv.VideoCapture(0)

while True:
    isTrue, frame = capture.read()
    if isTrue:
        cv.imshow("video", frame)
        if cv.waitKey(20) & 0xFF == ord('d'):
            break
    else:
        break

capture.release()
cv.destroyAllWindows()

##### 脸部特征编码获取

from mediapipe.tasks import python
from mediapipe.tasks.python import vision
import numpy as np

def ladmask(img):
    mp_image = mp.Image(image_format=mp.ImageFormat.SRGB, data=img)
    base_options = python.BaseOptions(model_asset_path='face_landmarker.task')
    options = vision.FaceLandmarkerOptions(
        base_options=base_options,
        output_face_blendshapes=True,
        output_facial_transformation_matrices=True,
        num_faces=1
    )
    detector = vision.FaceLandmarker.create_from_options(options)
    detection_result = detector.detect(mp_image)
    
    x = []
    y = []
    points = []

    for i in range(len(detection_result.face_landmarks[0])):
        points.append([
            int(detection_result.face_landmarks[0][i].x * img.shape[1]),
            int(detection_result.face_landmarks[0][i].y * img.shape[0])
        ])
    
    points = np.array(points)
    return points

#### 总结
本文档详细介绍了基于OpenCV和MediaPipe的实时换脸技术，包括换脸的原理、目标检测与关键点提取、图像映射变换、图像融合等步骤。同时，提供了详细的代码实现，帮助读者快速理解和应用这一技术。