python的dlib库实现简单瘦脸功能

使用dlib库实现简单的瘦脸功能需要进行以下步骤：

1. 安装dlib库和其他相关库，如numpy和opencv。

2. 加载一张人脸照片并使用dlib的人脸检测器检测出人脸的关键点。

import dlib
import cv2
import numpy as np

# 加载图片
img = cv2.imread("example.jpg")

# 初始化人脸检测器和关键点检测器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")

# 检测人脸和关键点
faces = detector(img, 1)
for face in faces:
    landmarks = predictor(img, face)

3. 根据关键点的位置计算出需要瘦脸的区域。

一般来说，瘦脸的方法是将下颚和脸颊的宽度减小一定比例，可以通过缩小下颚和脸颊关键点的横坐标实现。这里以缩小下颚为例：

# 提取下颚关键点的坐标
jaw_points = []
for i in range(0, 17):
    jaw_points.append((landmarks.part(i).x, landmarks.part(i).y))

# 计算下巴线的中心点
jaw_center = np.mean(jaw_points, axis=0)

# 将下颚关键点的横坐标向中心点移动
for i in range(0, 17):
    x = landmarks.part(i).x
    y = landmarks.part(i).y
    landmarks.part(i).x = int(x - (x - jaw_center[0]) * 0.1)

4. 绘制并输出瘦脸后的结果。

# 将结果绘制在原图上
for i in range(0, 68):
    x = landmarks.part(i).x
    y = landmarks.part(i).y
    cv2.circle(img, (x, y), 1, (0, 0, 255), -1)

# 输出瘦脸后的结果
cv2.imwrite("result.jpg", img)

完整代码如下：

import dlib
import cv2
import numpy as np

# 加载图片
img = cv2.imread("example.jpg")

# 初始化人脸检测器和关键点检测器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")

# 检测人脸和关键点
faces = detector(img, 1)
for face in faces:
    landmarks = predictor(img, face)

    # 提取下颚关键点的坐标
    jaw_points = []
    for i in range(0, 17):
        jaw_points.append((landmarks.part(i).x, landmarks.part(i).y))

    # 计算下巴线的中心点
    jaw_center = np.mean(jaw_points, axis=0)

    # 将下颚关键点的横坐标向中心点移动
    for i in range(0, 17):
        x = landmarks.part(i).x
        y = landmarks.part(i).y
        landmarks.part(i).x = int(x - (x - jaw_center[0]) * 0.1)

    # 将结果绘制在原图上
    for i in range(0, 68):
        x = landmarks.part(i).x
        y = landmarks.part(i).y
        cv2.circle(img, (x, y), 1, (0, 0, 255), -1)

# 输出瘦脸后的结果
cv2.imwrite("result.jpg", img)