使用python结合卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络（GAN）这两种算法来完成一个结合人脸检测、头发分割、人像分割等技术的人像动漫化完整的程序

好的，下面我将给您一个基本的实现思路。

1. 数据集准备。我们需要准备一个包含真实人像和对应的动漫化图像的数据集，可以使用已有的数据集，也可以自己制作。

2. 人脸检测和人像分割。我们可以使用一些现成的人脸检测和人像分割模型，如OpenCV的人脸检测器和Mask R-CNN模型等，来提取人脸和身体部位的位置信息。

3. 头发分割。我们可以使用一个基于CNN的头发分割模型来提取头发部位的位置信息。可以使用现成的头发分割模型，如DeepLab v3+等。

4. 动漫化模型训练。我们可以使用CNN模型提取人脸、头发、身体等部位的特征，然后使用GAN生成对应的动漫化图像。GAN模型的训练过程需要包含生成器和判别器的训练，具体的训练流程和参数设置需要根据实际情况进行调整。

5. 动漫化图像生成。在生成动漫化图像时，我们需要将人脸、头发、身体等部位的特征输入到训练好的GAN模型中，然后根据生成器的输出生成对应的动漫化图像。

下面是一个基本的代码框架：

# 引入所需的库
import cv2
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import *
from tensorflow.keras.models import *
from tensorflow.keras.optimizers import *
from tensorflow.keras import backend as K

# 人脸检测和人像分割
def detect_and_segment(image):
    # 调用OpenCV的人脸检测器和Mask R-CNN模型等，提取人脸和身体部位的位置信息，并进行分割

    return face, body

# 头发分割
def hair_segmentation(image):
    # 调用基于CNN的头发分割模型，提取头发部位的位置信息

    return hair

# 动漫化模型训练
def train_gan():
    # 使用CNN模型提取人脸、头发、身体等部位的特征
    # 使用GAN生成对应的动漫化图像

    return generator

# 动漫化图像生成
def generate_cartoon(face, hair, body):
    # 将人脸、头发、身体等部位的特征输入到训练好的GAN模型中，然后根据生成器的输出生成对应的动漫化图像

    return cartoon_image

# 主程序
if __name__ == '__main__':
    # 读取原始图像
    image = cv2.imread('input.jpg')

    # 人脸检测和人像分割
    face, body = detect_and_segment(image)

    # 头发分割
    hair = hair_segmentation(image)

    # 动漫化模型训练
    generator = train_gan()

    # 动漫化图像生成
    cartoon_image = generate_cartoon(face, hair, body)

    # 显示结果
    cv2.imshow('Original Image', image)
    cv2.imshow('Cartoonized Image', cartoon_image)
    cv2.waitKey(0)

需要注意的是，这只是一个基本的框架，具体实现过程需要根据实际情况进行调整和完善。