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Python实现视频的人脸融合 基于Python实现视频的人脸融合功能

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图片提取

为了方便技术展示,我们选取素材为演员杨紫的一段演讲视频,用例仅为技术交流演示使用,不针对任何指定人。

为达到我们AI换脸的目的,我们首先需要将这段视频逐帧提取成照片

 def vedio_2_pic(self,file,save_path):
 """
 逐帧取照片
 file:视频的位置
 save_path:保存路径
 """
 # 读取视频
 video = cv2.VideoCapture(file)
 # 获取视频帧率
 fps = video.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
 # 获取画面大小
 width = int(video.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
 height = int(video.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
 size = (width, height)
 frame_num = str(video.get(7))
 ret, frame = video.read()
 num =1
 while True:
  ret, frame = video.read()
  if ret !=True:
  break
  cv2.imwrite(save_path + str(num) + '.jpg', frame)
  num +=1
 video.release()
 return fps, size,frame_num

脸部融合

上一环节我们已对视频进行了图片提取,我希望演员杨紫可以有杨幂一样的眼睛,长得更像杨幂一点。那么"目标选定人"就是杨幂了。

因为视频可能会有镜头切换,对焦目标可能是观众或者其他人,所以在脸部融合前,需要判断要转换的图片中是否有杨紫,如果有大于0.85的概率确定是杨紫,我们进行脸部融合,如果小于等于0.85概率我们就不进行脸部融合,下面进行脸部融合。

核心代码

 for i in range(frame_num):
 image2="""/Users/***/face_ztl/picture/%d.jpg"""%(i)
 content = video_make.img_compare(image1,image2)
 try:
 if content >0.85:
  print('-----%d-----'%(i))
  video_make.merge_face(image2,object_image,merge_rate=100)
 else:
  print(0)
  img = cv2.imread(image2)
  img_path = image2.replace('picture','picture_new')
  cv2.imwrite(img_path, img)
 except:
 pass
 print('第%d张出现了问题'%(i)) 

提取音频

为了合成后的视频有声音,我们将视频中的音频进行提取并保存下来,代码如下:

def getMusic(self,video_name,save_path):
 """
 获取指定视频的音频
 video_name:视频路径
 save_path:音频保存路径
 举例
 save_path='/Users/***/vedio/1.wav' 
 """
 # 读取视频文件
 video = VideoFileClip(video_name)
 # 返回音频
 audio = video.audio
 audio.write_audiofile(save_path) 

合成视频

至此我们得到了音频、融合后的图片,接下来就是最后一步合成视频了,代码如下:

 """
 图片转视频
 save_path:视频保存路径
 """
 # 写入视频
 fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')
 video = cv2.VideoWriter(save_path, fourcc, fps, size)

 # 排序目的
 for item in range(int(frame_num)):
  path = pic_path +str(item) + '.jpg'
  if os.path.exists(path):
  # 读取原图像
  img = cv2.imread(path)
  # 写入视频
  video.write(img)
 video.release()

总结

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