快捷導(dǎo)航

基于Python實(shí)現(xiàn)視頻的人臉融合功能

更新時(shí)間：2020年06月12日 17:08:55 作者：Python學(xué)習(xí)交流啊啊啊

這篇文章主要介紹了用Python快速實(shí)現(xiàn)視頻的人臉融合功能，本文通過(guò)實(shí)例代碼給大家介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或工作具有一定的參考借鑒價(jià)值,需要的朋友可以參考下

圖片提取

為了方便技術(shù)展示，我們選取素材為演員楊紫的一段演講視頻，用例僅為技術(shù)交流演示使用，不針對(duì)任何指定人。

為達(dá)到我們AI換臉的目的，我們首先需要將這段視頻逐幀提取成照片

 def vedio_2_pic(self,file,save_path):
 """
 逐幀取照片
 file:視頻的位置
 save_path:保存路徑
 """
 # 讀取視頻
 video = cv2.VideoCapture(file)
 # 獲取視頻幀率
 fps = video.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
 # 獲取畫(huà)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

臉部融合

上一環(huán)節(jié)我們已對(duì)視頻進(jìn)行了圖片提取，我希望演員楊紫可以有楊冪一樣的眼睛，長(zhǎng)得更像楊冪一點(diǎn)。那么"目標(biāo)選定人"就是楊冪了。

因?yàn)橐曨l可能會(huì)有鏡頭切換，對(duì)焦目標(biāo)可能是觀眾或者其他人，所以在臉部融合前，需要判斷要轉(zhuǎn)換的圖片中是否有楊紫，如果有大于0.85的概率確定是楊紫，我們進(jìn)行臉部融合，如果小于等于0.85概率我們就不進(jìn)行臉部融合，下面進(jìn)行臉部融合。

核心代碼

 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張出現(xiàn)了問(wèn)題'%(i))

提取音頻

為了合成后的視頻有聲音，我們將視頻中的音頻進(jìn)行提取并保存下來(lái)，代碼如下：

def getMusic(self,video_name,save_path):
 """
 獲取指定視頻的音頻
 video_name:視頻路徑
 save_path:音頻保存路徑
 舉例
 save_path='/Users/***/vedio/1.wav' 
 """
 # 讀取視頻文件
 video = VideoFileClip(video_name)
 # 返回音頻
 audio = video.audio
 audio.write_audiofile(save_path)

合成視頻

至此我們得到了音頻、融合后的圖片，接下來(lái)就是最后一步合成視頻了，代碼如下：

 """
 圖片轉(zhuǎn)視頻
 save_path：視頻保存路徑
 """
 # 寫(xiě)入視頻
 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):
  # 讀取原圖像
  img = cv2.imread(path)
  # 寫(xiě)入視頻
  video.write(img)
 video.release()

總結(jié)

到此這篇關(guān)于基于Python實(shí)現(xiàn)視頻的人臉融合功能的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python實(shí)現(xiàn)視頻的人臉融合內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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