人脸应用类-数字化妆

作者：江大白

项目简介：在人脸特效中，通常看到的，都是在人脸或者头部区域增加饰品的特效。

而通过人脸检测、关键点定位，还可以对人脸的部位，增加化妆的特效。

因此本项目，在人脸关键点的基础上，学习如何在眉毛、眼睛、嘴巴上，增加数字化妆特效的操作。

此外，因为本项目涉及到一些人脸识别相关的知识点，人脸识别入门视频，可以参考平台上的《深入浅出人脸识别基础及项目应用》。

而关于人脸特效入门的视频，可以参考平台上的《深入浅出人脸特效之Mask实战应用》。

学习目的：学习如何对图像Mask处理？学习如何对人脸进行数字化妆？

可应用场景：直播行业、短视频人脸特效等

2 原理简述

数字化妆特效：在数字化妆中，需要先对图片中的人脸进行检测，再使用关键点定位，这样

我们就知道人脸各个部位的关键点，从而实现对眉毛涂色，眼睛画眼线、嘴巴涂口红的特效（大家也可以根据自己的想法，对不同的部位增加不同的化妆特效）。

而本项目的人脸检测+关键点定位，则使用face_recognition算法，其底层基础也是基于dlib实现的。

注意：关于目标检测入门的视频，可以查看平台上《30天入门深度学习》课程中的第五章节，入门且详细易懂。

3 项目实践

很多同学刚开始进入计算机视觉领域，因此大白主要从三个方面教大家一步步入门。

大白主要从软件安装（用于编写代码）+conda安装（代码运行环境）+库文件安装（代码运行需要的函数），总共三个方面讲解。

注意：如软件、环境、库文件已经安装，可跳过第三章，直接进入第四章。

3.1 软件安装

（1）Pycharm的安装

计算机视觉算法入门，大白首推Python语言进行编程，超级简单方便。

而在编程中，为了便于管理代码，推荐大家使用Pycharm软件。

考虑到很多人刚入门时，通常使用Window环境。

关于Pycharm的安装，可以参考大白的文章，《Window系统安装Pycharm软件详细教程》。

3.2 conda安装

（1）Conda

在工作中，常常会遇到，不同项目所依赖环境不一样的情况。

比如有的项目需要用python2.7，有的项目需要用python3.8等等。

为了不同的项目互不干扰，非常推荐大家使用Conda环境。

这里关于Conda环境的安装，可以参考大白的文章，《Window系统安装Conda详细教程》。

3.3 库文件安装

注意：以下如果哪个库文件已经安装过，可以跳过，安装下一个库文件。

（1）Opencv库

Opencv是计算机视觉领域，非常常用的图像算法库。

安装方式：进入Conda终端环境。（如不知如何进入，可以查看文章《Window系统安装Conda详细教程》）

输入代码：pip install  opencv-python

安装参考：（如果没有安装过numpy，同时也会顺带下载numpy库，用于数值转换）

（2）PIL库

PIL库也是非常常用的图像处理库，在本项目中，主要用来对车辆的品牌汇总中文名称。

安装方式：进入Conda终端环境

输入代码：pip install pillow

安装参考：

（3）dlib库

dlib库，包含很多算法模型功能，比如目标检测、关键定位、特征提取等。

安装方式：进入Conda终端环境

输入代码：conda install dlib（注意：这里不是pip install dlib，这种方式大白在window系统下安装，也遇到了很多问题）

安装参考：

（4）face_recognition库

face_recognition库时基于dlib中的深度学习模型，可以实现关键点定位、人脸识别等功能。

安装方式：进入Conda终端环境

输入代码：pip install face_recognition

安装参考：

4 代码文件编写

（1）代码获取方式

① 关注微信公众号：江大白

② 回复关键词：数字化妆，即可收到代码。

（2）部分代码详情

（3）文件详情

main_image.py：读取图像，对图像中的人脸，添加数字化妆特效。

main_video.py：读取视频，对视频中的人脸，添加数字化妆特效。

main_68_points.py：读取图像，对图像中的人脸使用face_recognition进行关键点定位，大家可以看到人脸的68个点的分布。

目的：通过代码，学习添加人脸数字化妆的特效。

5 代码运行测试

图像数字化妆：在Pycharm中，运行main_image.py文件即可，大家也可以在最下方的配置信息中，更换不同的图片，进行尝试。

视频数字化妆：在Pycharm中，运行main_video.py文件即可，也可以修改不同的视频路径，或者调节跳帧数，学习如何添加数字化妆特效。