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  • 人工智能领域火爆的人脸识别,人脸重建等技术又是怎么实现的?本课程将手把手带你拆解AI换脸技术,对这个黑科技有兴趣的同学不要错过了!本课程适合谁:适合对人工智能应用感兴趣的同学,本项目中老...

    课程背景

    朱茵秒变杨幂,AI换脸有多神奇?

    前些时间在网上大火的AI换脸黑科技在网上受到很多人的追捧,通过AI换脸技术,朱茵变杨幂,苏大强变吴彦祖,换脸后毫无违和感,真正做到无缝连接!那么这个换脸黑科技是如何实现的呢?人工智能领域火爆的人脸识别,人脸重建等技术又是怎么实现的?本课程将手把手带你拆解AI换脸技术,对这个黑科技有兴趣的同学不要错过了!

    本课程适合谁:

    适合对人工智能应用感兴趣的同学,本项目中老师会简单介绍人工智能项目开发的一般流程,然后以AI换脸为切入点,详细讲解其中的涉及到的知识点和细节。通过本门课程的学习,你将了解到常规的人工智能的项目开发流程,掌握人脸检测和人脸重建等一系列模块的基本思想,最终完成一个简单的AI换脸任务。

    课程大纲

    o_1dcm4hojnnh21l3ba8u1oev1q2e9.png

    你将学到:

    1、人工智能项目的基本开发流程

    2、了解AI换脸的基本思想以及应用到的技术

    3、两种人脸检测的方法(HoG+SVM、SSD)

    4、人脸重建的方法(Autoencoder)

    5、深度学习的一般流程Pipeline

    展开全文
  • image_url2,image_url,number):""":param image_url1: 被换脸的图片路径 :param image_url2: 换脸的图片路径 :param image_url: 换脸后生成图片所保存的路径 :param number: 换脸的相似度""" #首先获取两张图片的...

    importrequestsimportjsonimportsimplejsonimportbase64#第一步:获取人脸关键点

    deffind_face(imgpath):""":param imgpath: 图片的地址

    :return: 一个字典类型的人脸关键点 如:{'top': 156, 'left': 108, 'width': 184, 'height': 184}"""http_url= 'https://api-cn.faceplusplus.com/facepp/v3/detect' #获取人脸信息的接口

    data ={"api_key":"x2NyKaa6vYuArYwat4x0-NpIbM9CrwGU",#访问url所需要的参数

    "api_secret":"OuHx-Xaey1QrORwdG7QetGG5JhOIC8g7",#访问url所需要的参数

    "image_url":imgpath, #图片地址

    "return_landmark":1}

    files= {'image_file':open(imgpath,'rb')} #定义一个字典存放图片的地址

    response = requests.post(http_url,data=data,files=files)

    res_con1= response.content.decode('utf-8')

    res_json=simplejson.loads(res_con1)

    faces= res_json['faces']

    list=faces[0]

    rectangle= list['face_rectangle']returnrectangle#第二步:实现换脸

    defmerge_face(image_url1,image_url2,image_url,number):""":param image_url1: 被换脸的图片路径

    :param image_url2: 换脸的图片路径

    :param image_url: 换脸后生成图片所保存的路径

    :param number: 换脸的相似度"""

    #首先获取两张图片的人脸关键点

    face1 =find_face(image_url1)

    face2=find_face(image_url2)#将人脸转换为字符串的格式

    rectangle1 = str(str(face1['top']) + "," + str(face1['left']) + "," + str(face1['width']) + "," + str(face1['height']))

    rectangle2= str(str(face2['top']) + "," + str(face2['left']) + "," + str(face2['width']) + "," + str(face2['height']))#读取两张图片

    f1 = open(image_url1,'rb')

    f1_64=base64.b64encode(f1.read())

    f1.close()

    f2= open(image_url2, 'rb')

    f2_64=base64.b64encode(f2.read())

    f2.close()

    url_add= 'https://api-cn.faceplusplus.com/imagepp/v1/mergeface' #实现换脸的接口

    data={"api_key": "x2NyKaa6vYuArYwat4x0-NpIbM9CrwGU","api_secret": "OuHx-Xaey1QrORwdG7QetGG5JhOIC8g7","template_base64":f1_64,"template_rectangle":rectangle1,"merge_base64":f2_64,"merge_rectangle":rectangle2,"merge_rate":number

    }

    response1= requests.post(url_add,data=data)

    res_con1= response1.content.decode('utf-8')

    res_dict=json.JSONDecoder().decode(res_con1)

    result= res_dict['result']

    imgdata=base64.b64decode(result)

    file=open(image_url,'wb')

    file.write(imgdata)

    file.close()if __name__ == '__main__':

    face1="mingxing"face2="meizi"face3=face1+"_"+face2 #把face2的脸换到face1图片中的脸上去

    image1 = r""+face1+".jpg"image2= r""+face2+".jpg"image3= r""+face3+".jpg"merge_face(image1,image2,image3,100)

    展开全文
  • image_url2,image_url,number):""":param image_url1: 被换脸的图片路径 :param image_url2: 换脸的图片路径 :param image_url: 换脸后生成图片所保存的路径 :param number: 换脸的相似度""" #首先获取两张图片的...

    importrequestsimportjsonimportsimplejsonimportbase64#第一步:获取人脸关键点

    deffind_face(imgpath):""":param imgpath: 图片的地址

    :return: 一个字典类型的人脸关键点 如:{'top': 156, 'left': 108, 'width': 184, 'height': 184}"""http_url= 'https://api-cn.faceplusplus.com/facepp/v3/detect' #获取人脸信息的接口

    data ={"api_key":"x2NyKaa6vYuArYwat4x0-NpIbM9CrwGU",#访问url所需要的参数

    "api_secret":"OuHx-Xaey1QrORwdG7QetGG5JhOIC8g7",#访问url所需要的参数

    "image_url":imgpath, #图片地址

    "return_landmark":1}

    files= {'image_file':open(imgpath,'rb')} #定义一个字典存放图片的地址

    response = requests.post(http_url,data=data,files=files)

    res_con1= response.content.decode('utf-8')

    res_json=simplejson.loads(res_con1)

    faces= res_json['faces']

    list=faces[0]

    rectangle= list['face_rectangle']returnrectangle#第二步:实现换脸

    defmerge_face(image_url1,image_url2,image_url,number):""":param image_url1: 被换脸的图片路径

    :param image_url2: 换脸的图片路径

    :param image_url: 换脸后生成图片所保存的路径

    :param number: 换脸的相似度"""

    #首先获取两张图片的人脸关键点

    face1 =find_face(image_url1)

    face2=find_face(image_url2)#将人脸转换为字符串的格式

    rectangle1 = str(str(face1['top']) + "," + str(face1['left']) + "," + str(face1['width']) + "," + str(face1['height']))

    rectangle2= str(str(face2['top']) + "," + str(face2['left']) + "," + str(face2['width']) + "," + str(face2['height']))#读取两张图片

    f1 = open(image_url1,'rb')

    f1_64=base64.b64encode(f1.read())

    f1.close()

    f2= open(image_url2, 'rb')

    f2_64=base64.b64encode(f2.read())

    f2.close()

    url_add= 'https://api-cn.faceplusplus.com/imagepp/v1/mergeface' #实现换脸的接口

    data={"api_key": "x2NyKaa6vYuArYwat4x0-NpIbM9CrwGU","api_secret": "OuHx-Xaey1QrORwdG7QetGG5JhOIC8g7","template_base64":f1_64,"template_rectangle":rectangle1,"merge_base64":f2_64,"merge_rectangle":rectangle2,"merge_rate":number

    }

    response1= requests.post(url_add,data=data)

    res_con1= response1.content.decode('utf-8')

    res_dict=json.JSONDecoder().decode(res_con1)

    result= res_dict['result']

    imgdata=base64.b64decode(result)

    file=open(image_url,'wb')

    file.write(imgdata)

    file.close()if __name__ == '__main__':

    face1="mingxing"face2="meizi"face3=face1+"_"+face2 #把face2的脸换到face1图片中的脸上去

    image1 = r""+face1+".jpg"image2= r""+face2+".jpg"image3= r""+face3+".jpg"merge_face(image1,image2,image3,100)

    展开全文
  • [0]['face_rectangle'] #获取面部大小的四个值,分别为长宽高低{'width': 176, 'top': 128, 'left': 80, 'height': 176} return faces ​ ​ #换脸,函数传参中number表示两张脸的相似度为99% def change_face(image_...

    import requests

    import json

    import os

    import re

    import base64

    import simplejson

    key='你的key'

    secret='你的密钥'

    #获取图片的人脸特征参数

    def find_face(imgpath):

    url='https://api-cn.faceplusplus.com/facepp/v3/detect'

    data = {'api_key':key,'api_secret':secret,'image_url':imgpath,'return_landmark':1}

    files = {'image_file':open(imgpath,'rb')}

    response = requests.post(url,data=data,files=files)

    res_json = response.json()

    faces = res_json['faces'][0]['face_rectangle'] #获取面部大小的四个值,分别为长宽高低{'width': 176, 'top': 128, 'left': 80, 'height': 176}

    return faces

    #换脸,函数传参中number表示两张脸的相似度为99%

    def change_face(image_1,image_2,number=99):

    url = "https://api-cn.faceplusplus.com/imagepp/v1/mergeface"

    find_p1 = find_face(image_1)

    find_p2 = find_face(image_2)

    rectangle1 = str(str(find_p1['top'])+','+str(find_p1['left'])+','+str(find_p1['width'])+','+str(find_p1['height'])) #得到一个坐标

    rectangle2 = str(str(find_p2['top'])+','+str(find_p2['left'])+','+str(find_p2['width'])+','+str(find_p2['height']))

    page1 = open(image_1,'rb') #以二进制打开图片1

    page1_64 = base64.b64encode(page1.read()) #将字符串转成成base64编码

    page1.close()

    page2 = open(image_2,'rb')

    page2_64 = base64.b64encode(page2.read())

    page2.close()

    data = {'api_key':key,'api_secret':secret,'template_base64':page1_64,

    'template_rectangle':rectangle1,'merge_base64':page2_64,'merge_rectangele':rectangle2,'merge_rate':number}

    response = requests.post(url,data=data).json()

    results = response['result']

    image = base64.b64decode(results)

    with open('3.jpg','wb') as file:

    file.write(image)

    print(response)

    if __name__ == '__main__':

    change_face('1.jpg','2.jpg')

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空空如也

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AI换脸