使用python的dlib库实现简单瘦脸功能

要使用Python的dlib库实现简单瘦脸功能，你可以按照以下步骤进行：

1. 安装dlib库

你可以在终端中使用pip命令安装dlib库：

pip install dlib

2. 下载预训练的人脸关键点检测器

你可以从dlib的官方网站下载预训练的人脸关键点检测器。这个检测器是一个文件，可以用于检测人脸，并标记出面部的关键点。

下载地址：http://dlib.net/files/shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2

3. 导入必要的库

在Python代码中，你需要导入必要的库：

import dlib
import cv2
import numpy as np

4. 加载人脸检测器和关键点检测器

在Python中，你可以使用dlib库提供的人脸检测器和关键点检测器。你需要在代码中加载这两个检测器：

detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")

5. 加载图像并进行人脸检测

在Python中，你可以使用OpenCV库加载图像，并使用dlib的人脸检测器检测人脸：

img = cv2.imread("input.jpg")
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = detector(gray)

6. 获取面部关键点并进行瘦脸

一旦检测到人脸，你可以使用dlib的关键点检测器获取面部关键点。一旦你有这些关键点，你可以使用NumPy库中的数组操作来瘦脸。

下面是一个简单的示例，使用NumPy来轻微地瘦脸：

for face in faces:
    landmarks = predictor(gray, face)
    landmarks = np.array([[p.x, p.y] for p in landmarks.parts()])
    
    # 绘制面部关键点
    for landmark in landmarks:
        cv2.circle(img, tuple(landmark), 2, (0, 255, 0), -1)
    
    # 瘦脸
    jawline = landmarks[0:17]
    left_brow = landmarks[17:22]
    right_brow = landmarks[22:27]
    nose = landmarks[27:31]
    left_eye = landmarks[36:42]
    right_eye = landmarks[42:48]
    lips = landmarks[48:60]
    
    # 将左眼、右眼和嘴巴的中心点作为瘦脸的参考点
    left_eye_center = left_eye.mean(axis=0).astype("int")
    right_eye_center = right_eye.mean(axis=0).astype("int")
    mouth_center = lips.mean(axis=0).astype("int")
    
    # 计算瘦脸的偏移量
    d = (right_eye_center[0] - left_eye_center[0]) // 2
    offset_left = (-d, 0)
    offset_right = (d, 0)
    offset_mouth = (0, d // 2)
    
    # 应用瘦脸的偏移量
    jawline += offset_left + offset_right
    left_brow += offset_left
    right_brow += offset_right
    nose += offset_left + offset_right
    left_eye += offset_left
    right_eye += offset_right
    lips += offset_mouth
    
    # 绘制瘦脸后的面部关键点
    for landmark in jawline:
        cv2.circle(img, tuple(landmark), 2, (255, 0, 0), -1)
    for landmark in left_brow:
        cv2.circle(img, tuple(landmark), 2, (255, 0, 0), -1)
    for landmark in right_brow:
        cv2.circle(img, tuple(landmark), 2, (255, 0, 0), -1)
    for landmark in nose:
        cv2.circle(img, tuple(landmark), 2, (255, 0, 0), -1)
    for landmark in left_eye:
        cv2.circle(img, tuple(landmark), 2, (255, 0, 0), -1)
    for landmark in right_eye:
        cv2.circle(img, tuple(landmark), 2, (255, 0, 0), -1)
    for landmark in lips:
        cv2.circle(img, tuple(landmark), 2, (255, 0, 0), -1)

7. 保存瘦脸后的图像

最后，你可以使用OpenCV库中的imwrite函数保存瘦脸后的图像：

cv2.imwrite("output.jpg", img)

这就是使用Python的dlib库实现简单瘦脸功能的基本步骤。