基于Python+Dlib+OpenCV个人换脸应用智能实现（深度学习+机器视觉）含全部工程源码及视频演示（仅供个人学习，请勿商用）
目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境Python环境相关库包安装模块实现1.准备数据2.提取面部标记3.调整脸部对齐4.混合图像5.校正颜色6.转换函数7.交互式界面设计系统测试工程源代码下载其它资料下载前言本项目利用Dlib提供的机器学习、数值计算、图模型算法和图像处理等功能，基于人脸识别的预训练模型，旨在实现照片换脸的功能。
Dlib是一个功能强大的开源库，提供了多种机器学习和计算机视觉算法。在本项目中，我们将利用Dlib中的人脸识别预训练模型，识别并定位照片中的人脸区域。
通过使用人脸识别算法，我们可以获取两张照片中的人脸特征点和面部轮廓。然后，利用这些特征点和轮廓信息，我们可以进行脸部的对齐和配准操作。
在配准过程中，我们将根据一个照片中的人脸特征点和面部轮廓，将其与另一张照片中的相应区域进行匹配。通过将两张照片的脸部特征点对齐，我们可以实现两张照片的换脸效果。
这个项目的应用非常有趣和有创造性。它可以用于娱乐、艺术创作、虚拟现实等领域，为用户提供一个有趣和想象力的空间。
本项目仅供个人学习使用，请勿应用于任何商业或者不良领域。
总体设计本部分包括系统整体结构图和系统流程图。
系统整体结构图系统整体结构如图所示。
系统流程图系统流程如图所示。
运行环境本部分包括Python环境、相关库包安装。
Python环境需要Python3.6及以上配置，在Windows环境下载Anaconda完成Python所需环境的配置。
相关库包安装完成该项目所需要的库文件有OpenCV、dlib、numpy、sys、PIL、thikter、matplotlib。
dlib是包含机器学习算法和工具的现代C++工具包，用在C++中创建解决现实问题的复杂软件。
OpenCV是基于BSD许可（开源）发行的跨平台库，可以运行在Linux、Windows、Android和MacOS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列C函数和少量C++类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言接口，实现图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
其中，Dlib库文件需要在https://pypi.org/project/dlib/19.1.0/#files把dlib-19.1.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl文件下载，在命令提示符中使用以下命令安装即可：
pipinstalldlib-19.1.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl其他所需要的库文件只用在命令提示符中使用pipinstall即可。
模块实现本项目包括7个模块：准备数据、提取面部标记、调整脸部对齐、混合图像、校正颜色、转换函数、交互式界面设计，下面分别给出各模块的功能介绍及相关代码。
1.准备数据dlib.get_frontal_face_detector()是人脸检测器，检测图片中是否有人脸，返回一个矩形列表的人脸检测器。
dlib.shape_predictor(PREDICTOR_PATH)特征提取器，由人脸检测器提供的边界框作为算法输入，返回一个人脸关键点预测器。
采用官方提供的预训练模型，帮助开发者节省时间，从Dlibsourseforge库下载构建有68个特征点组成的人脸特征提取器：http://sourceforge.net/projects/dclib/files/dlib/v18.10/shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2
相关代码如下：
PREDICTOR_PATH="D:/HuanLian/model/shape_predictor_68_face_landmarks.dat"FACE_POINTS=list(range(17,68))MOUTH_POINTS=list(range(48,61))RIGHT_BROW_POINTS=list(range(17,22))LEFT_BROW_POINTS=list(range(22,27))RIGHT_EYE_POINTS=list(range(36,42))LEFT_EYE_POINTS=list(range(42,48))NOSE_POINTS=list(range(27,35))JAW_POINTS=list(range(0,17))#划分68个点的每个点意味着什么部位，如第27~35的点(xi,yi)就是鼻子ALIGN_POINTS=(LEFT_BROW_POINTS+RIGHT_EYE_POINTS+LEFT_EYE_POINTS+RIGHT_BROW_POINTS+NOSE_POINTS+MOUTH_POINTS)#对齐图片的点，即五官OVERLAY_POINTS=[LEFT_EYE_POINTS+RIGHT_EYE_POINTS+LEFT_BROW_POINTS+RIGHT_BROW_POINTS,NOSE_POINTS+MOUTH_POINTS,]detector=dlib.get_frontal_face_detector()#人脸检测器predictor=dlib.shape_predictor(PREDICTOR_PATH)#特征提取器2.提取面部标记在预训练获取特征提取器后用户输入两个图像的人脸特征点，函数将一个图像转化成numpy数组，并返回68*2元素矩阵，输入图像一张脸有68个特征点，每个特征点对应每行的x、y坐标。
classTooManyFaces(Exception):#设置检测到太多脸的类passclassNoFaces(Exception):#设置没有检测到脸的类Passdefget_landmarks(im):#获取人脸特征点，将图像转化成numpy数组，返回68*2元素矩阵#输入图像的每个特征点对应每行的x、y坐标rects=detector(im,1)#每个矩形列表在图像中对应一个脸#rects表示人脸框的位置信息iflen(rects)>1:#如果识别的人脸数大于一个，引发TooManyFaces异常raiseTooManyFacesiflen(rects)==0:#如果图片没人脸，引发NoFaces异常raiseNoFacesreturnnumpy.matrix([[p.x,p.y]forpinpredictor(im,rects[0]).parts()])#为加快计算，把得到的特征点转换成numpy矩阵defread_im_and_landmarks(fname):#从计算机中读取用户所选的图片并提取特征点im=cv2.imread(fname,cv2.IMREAD_COLOR)#opencv读取图片并显示im=cv2.resize(im,(im.shape[1]*SCALE_FACTOR,im.shape[0]*SCALE_FACTOR))s=get_landmarks(im)returnim,s3.调整脸部对齐Procrustes分析方法是对两个形状进行归一化处理。从数学上来讲，普氏分析就是利用最小二乘法寻找形状A到形状B的仿射变换。
现在已经获得两个标记矩阵，每行有一组坐标对应一个特定的面部特征。下一步要搞清如何旋转、翻译和规模化第一个向量，使它们尽可能适合第二个向量的点。可以用相同的变换在第1个图像上覆盖第2个图像。
寻找T、s和R，令式（1）表达式的结果最小：
E=min∑i=168∥sRpit+T−qiT∥2E=minsum_{i=1}^{68}|sRp_i^t+T-q_i^T|^2E=mini=1∑68∥sRpit+T−qiT∥2
其中各参数含义如下：
s：缩放系数。R：旋转矩阵（在乘以一个向量时改变方向，但不改变大小的效果并保持手性的矩阵）。pitp_i^tpit：待匹配的图片提取出68个点的坐标向量。T：平移向量。qitq_i^tqit：：基准图片提取68个点的坐标向量。
相关代码如下：
deftransformation_from_points(points1,points2):#普氏分析(Procrustesanalysis)调整脸部，相同变换使两张照片面部特征相对距离尽可能小#输入的自变量是两张图片特征点矩阵points1=points1.astype(numpy.float64)#将输入矩阵转化为浮点数points2=points2.astype(numpy.float64)c1=numpy.mean(points1,axis=0)#按列求均值，即求样本点在图像中的均值c2=numpy.mean(points2,axis=0)points1-=c1#对所有形状的大小进行归一化，将每个样本点减去对应均值，处理消除平移T的影响points2-=c2s1=numpy.std(points1)#求出每个点的标准差s2=numpy.std(points2)points1/=s1points2/=s2#每一个点集除以它的标准偏差，这一步处理消除缩放系数s的影响U,S,Vt=numpy.linalg.svd(points1.T*points2)#可以求解出RR=(U*Vt).Treturnnumpy.vstack([numpy.hstack(((s2/s1)*R,c2.T-(s2/s1)*R*c1.T)),numpy.matrix([0.,0.,1.])])实质就是将第一张图片进行放缩、旋转、平移，使第1张和第2张图片尽可能重合，得到一个仿射变换矩阵。插入OpenCV的cv2.warpAffine函数，将图像2映射到图像1。
4.混合图像使用掩模(mask)表示不同区域，属于人脸区域像素值为1，不属于人脸区域像素值为0。在提取时直接将原图片乘以掩模，得到人脸，而其余区域像素值为0；如果将原图片乘以1−mask，即人脸区域是0，保留其余区域。上面两个结果相加，实现初步换脸。
1）凸包
在处理过程中，需要寻找图像中包围某个物体的凸包。凸包跟多边形相似，包围物体最外层的一个凸集，是所有能包围这个物体凸集的交集。如图所示，圆圈线条所包围的凸集即为凸包。
2）凸包实现
在OpenCV中，通过函数convexHull得到一系列点的凸包。例如，由点组成的轮廓，通过convexHull函数，得到轮廓的凸包：
defdraw_convex_hull(im,points,color):#绘制凸包points=cv2.convexHull(points)#寻找图像的凸包，points就是输入的一组点cv2.fillConvexPoly(im,points,color=color)#cv2.fillConvexPoly()函数可以填充凸多边形,由凸包得到的轮廓点作为顶点3）遮罩实现
defget_face_mask(im,landmarks):#为一张图像和一个标记矩阵生成一个遮罩#画出了两个凸多边形：一个是眼睛周围的区域，一个是鼻子和嘴部周围的区域im=numpy.zeros(im.shape[:2],dtype=numpy.float64)#numpy.zeros返回给定形状和类型的新数组，用0填充#img.shape[:2]取彩色图片的高、宽forgroupinOVERLAY_POINTS:#OVERLAY_POINTS定义为[LEFT_EYE_POINTS+RIGHT_EYE_POINTS+LEFT_BROW_POINTS+RIGHT_BROW_POINTS,NOSE_POINTS+MOUTH_POINTS,]#分为[眼睛周围、鼻子和嘴]两个区域，是第二张图片中要覆盖第一张图片的点draw_convex_hull(im,landmarks[group],color=1)#对图片中68特征点集里是OVERLAY_POINTS的点进行凸包绘制im=numpy.array([im,im,im]).transpose((1,2,0))im=(cv2.GaussianBlur(im,(FEATHER_AMOUNT,FEATHER_AMOUNT),0)>0)*1.0#高斯滤波im=cv2.GaussianBlur(im,(FEATHER_AMOUNT,FEATHER_AMOUNT),0)returnim4）图像结合
一个遮罩同时为两个图像生成，可以使图像2的遮罩转化为图像1的坐标空间。将两个遮罩结合成一个，是为了确保图像1被掩盖，而显现出图像2的特性。
defwarp_im(im,M,dshape):#得到了转换矩阵M后，使用它进行映射，OpenCV的cv2.warpAffine函数，将图像2映射到图像1output_im=numpy.zeros(dshape,dtype=im.dtype)#返回给定形状和类型的新数组，用0填充#将图像二映射到图像一cv2.warpAffine(im,#输入图像M[:2],#仿射矩阵(dshape[1],dshape[0]),dst=output_im,#输出图像borderMode=cv2.BORDER_TRANSPARENT,#边缘像素模式flags=cv2.WARP_INVERSE_MAP)#插值方法的组合returnoutput_im5.校正颜色由于两幅图像背景光照或者肤色等因素的影响，图片直接融合效果不理想。实现思路是利用高斯模糊来帮助校正颜色。具体操作：用一个模板扫描图像中的每一个像素，用模板确定的邻域内像素加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值。
1）高斯模糊
对于像素能量高的部分采取加权平均方法重新计算像素值，变成能量较低的值。对于图像而言其高频部分经过低通滤波器之后整幅图像变成低频造成图像模糊，被称为高斯模糊。
2）导入图片和具体实现
OpenCV提供了GaussianBlur()函数对图形进行高斯滤波。
defcorrect_colours(im1,im2,landmarks1):#修正两幅图像之间不同肤色和光线造成的覆盖区域边缘不连续blur_amount=COLOUR_CORRECT_BLUR_FRAC*numpy.linalg.norm(numpy.mean(landmarks1[LEFT_EYE_POINTS],axis=0)-numpy.mean(landmarks1[RIGHT_EYE_POINTS],axis=0))#numpy.mean求左右眼点集均值，其中axis=0，压缩行，对各列求均值，返回1*n矩阵#从左眼点集、右眼点集分别得到一个代表左眼和右眼的点，两者相减是左右眼横，纵相对距离#用numpy.linalg.norm得到矩阵所有元素平方和开根号，勾股定理，得到了两眼之间的距离#COLOUR_CORRECT_BLUR_FRAC*两眼距离作为高斯内核大小#内核太小，第一个图像的面部特征将显示在第二个图像中#内核过大，内核之外区域像素被覆盖并发生变色，COLOUR_CORRECT_BLUR_FRAC设置为0.6blur_amount=int(blur_amount)ifblur_amount%2==0:blur_amount+=1#高斯内核大小不能是偶数im1_blur=cv2.GaussianBlur(im1,(blur_amount,blur_amount),0)#用模板扫描图像中的每一个像素，确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值#高斯矩阵的长与宽是高斯内核（blur_amount）的大小，标准差取0，返回高斯滤波后的图像im2_blur=cv2.GaussianBlur(im2,(blur_amount,blur_amount),0)im2_blur+=(128*(im2_blur【智能安防】基于AI的智能家居安全系统设计与实现
目录
智能家居安全系统设计与实现：AI技术的应用
摘要
随着智能家居市场的快速发展，安全问题也日益突出。本文将介绍基于AI的智能家居安全系统设计与实现技术，重点阐述相关概念、实现步骤和优化改进。通过实际应用案例和代码实现讲解，让读者更好地理解AI技术在智能家居安全方面的应用。
引言
智能家居是指将家居设备、智能化技术和互联网技术结合在一起，从而实现智能家居的智能化管理。随着人工智能技术的不断发展，智能家居的安全设计也成为了人们越来越关注的问题。本文旨在介绍基于AI的智能家居安全系统设计与实现技术，让读者更好地理解AI技术在智能家居安全方面的应用。
技术原理及概念
在智能家居安全系统设计与实现中，AI技术主要包括语音识别、图像识别、自然语言处理、机器翻译等技术。其中，语音识别技术是实现语音控制智能家居设备的核心，图像识别技术是实现自动识别家居设备、控制设备等功能的关键，自然语言处理技术则可以实现智能问答、智能推荐等功能。
在智能家居安全系统设计中，AI技术的应用可以帮助实现以下功能：
设备识别和认证：利用AI技术，可以通过图像识别或语音识别技术，自动识别家居设备，并对其进行认证，提高设备的安全性。智能控制：通过AI技术，可以实现智能控制，通过语音或文字输入来控制家居设备，提高设备的便捷性。安全监控：通过AI技术，可以对家居设备的运行情况进行监控，及时发现异常情况并采取措施。智能报警：通过AI技术，可以实现智能报警，当发生异常情况时，自动发送报警信息给相关人员。相关技术比较
在智能家居安全系统设计与实现中，不同的AI技术之间存在一定的差异，下面对几种常用的AI技术进行比较：
语音识别技术语音识别技术是目前智能家居安全系统设计与实现中最常用的技术之一，可以实现语音控制家居设备、智能问答等功能。语音识别技术的优点是可以实现语音控制，方便用户使用，同时也可以实现多种语言的语音输入，提高使用效率。
图像识别技术图像识别技术是实现设备识别和认证的重要技术之一，可以通过图像识别技术自动识别家居设备，提高设备的安全性。图像识别技术的优点是可以实现快速、准确的识别，同时还可以实现多种图像格式的识别，方便应用。
自然语言处理技术自然语言处理技术是实现智能问答、智能推荐等功能的重要技术之一，可以实现智能问答、智能推荐等功能，提高智能家居的便捷性。自然语言处理技术的优点是可以实现自然语言的交流，提高用户体验。
实现步骤与流程
在智能家居安全系统设计与实现中，AI技术的应用需要以下步骤：
准备工作：环境配置与依赖安装首先需要对环境进行配置和安装，包括安装智能家居设备、下载相关软件、安装AI设备、搭建环境等。
核心模块实现在AI技术实现中，需要实现核心模块，包括语音识别模块、图像识别模块、自然语言处理模块等。这些模块实现了语音、图像、自然语言的处理，实现对家居设备的控制。
集成与测试在AI技术实现中，需要集成所有模块，并测试它们是否可以正常工作。在测试过程中，需要对家居设备进行安全认证，确保设备的安全性。
应用示例与代码实现讲解
下面是一些智能家居安全系统的应用示例：
语音控制示例：以智能家居控制中心为例，可以通过语音控制实现多种功能，如开关灯、调节温度等。
图像识别示例：以智能安防摄像头为例，可以通过图像识别实现自动识别家居设备，如门、窗、光线等，当有异常情况时，自动报警。
自然语言处理示例：以智能家居智能推荐系统为例，可以通过自然语言处理实现智能推荐，如根据用户的兴趣爱好推荐家居设备。
在以上示例中，核心代码实现包括语音识别模块、图像识别模块、自然语言处理模块等。下面对代码实现进行讲解：
语音识别模块在智能家居安全系统设计与实现中，可以使用语音识别模块实现语音控制功能，以下是实现原理：
//获取用户语音输入varuser语音=System.Speech.Synthesizer.录制的声音；//解析用户语音输入varspeech=newSpeechSynthesizer();varwords=speech.Speak(user语音).GetText();//将语音转换为文本vartext=newstring(words);//将文本发送到智能家居控制中心varcontrol=newSpeechSynthesizer();varaudio=control.Speak(text).GetAudio();图像识别模块在智能家居安全系统设计与实现中，可以使用图像识别模块实现自动识别家居设备的功能，以下是实现原理：
//获取用户摄像头的图像varimage=newbyte[1024];varimageArray=newbyte[image.Length];varimageStream=newMemoryStream(image);//将图像转换为字节数组varimageData=System.IO.Compression.Deflate.CreateDecompressor(imageStream).Write(imageArray,0,imageArray.Length);varimageBytes=newbyte[imageData.Length];