基于C++实现人脸过渡(大作业报告) ♻️ 资源大小826KB➡️资源下载https://download.csdn.net/download/s1t16/87453222人脸过渡大作业报告基本功能介绍此次大作业实现了从一张人脸照片到另一张人脸照片的过渡。使用程序流程选取控制点特征点使用者可以选择已经存储于文件中的控制点也可以自己手动选择控制点。在选择的时候需要注意源图像SI中控制点和目标图像DI中控制点顺序需要对应比如 SI 中先选眼睛再选鼻子那么 DI 中也需要先选眼睛再选鼻子其次控制点的数量也需要保持一致如若不然选取的控制点无效会被要求重新选取。显示 Delaunay 分割效果完成本次作业的核心算法之一便是 Delaunay 三角分割。所以会显示 Delaunay 分割效果。选择产生多少张过渡图片过渡图片的数量是使用者选择的。生成过渡图片并保存这个过程可能需要一定的时间程序运行完成之后可以在当前目录下查看产生的图片。展示过渡图片每张图片停留 1s。选择是否保存此次选择的特征点若保存此次选择的特征点下次运行程序之时可以直接调用保存后的文件。设计思路为了实现程序功能需要完成以下过程人工选取控制点。控制点取在眉心、眼珠、鼻子两侧等特征比较明显的部位。控制点选好之后进行 Delaunay 三角化。根据选择的特征点将一张图片剖分为若干个三角形。根据控制点对应关系得到 SI 剖分三角形和 DI 剖分三角形对应关系。根据 SI 剖分三角形和 DI 剖分三角形对应关系和过渡系数得到过渡图像中三角形与源/DI 剖分三角形对应关系。根据三角形对应关系求出仿射矩阵。根据仿射矩阵求出过渡图像中每一点仿射到源/DI 中的点很有可能是个浮点数。不同点在不同三角形中所以对应的仿射矩阵很可能是不一样的。根据仿射得到点的坐标再由双线性插值得到过渡图片中每一点在源/DI 中像素值。根据双线性插值结果和过度系数求出过渡图片像素点的像素值。从而得到过渡图片。改变过度系数重新得到新的过渡图片直至过渡完成。原理基本原理人脸过渡过程可以使看作 SI 权重不断减小和 DI 权重不断增大其本质是多次映射。图像权重体现为坐标和像素值权重。可以这样来想从 SI 直接变化到 DI 就没有映射没有过渡。但是从 SI 照片经过一张过渡照片再到 DI就有一次过渡这个过程中就会发生两次映射分别是 SI 映射到过渡图片DI 映射到过渡图片。依此类推当有两张过渡图片时会发生四次映射。在映射的过程中如果用一个矩阵来代替必然会导致有很大的误差为了缩小这个误差我们应该将图片分为若干个三角形或者是四边形我选择是分为三角形这样每个三角形中包含点的映射矩阵就由三角形的三个顶点来确定而三角形的顶点就是由选取的控制点来确定的。因为图像可以被剖分为许多三角形所以我就拿三角形来举个例子源图中三角形三个点分别为【0,0100,100100,0】DI 中三个点分别为【0,0200,200200,0】。若只有一张过渡图片那么与该三角形对应的过渡三角形应该为【0,0150,150150,0】。若有两张过渡图片那么对应的两个三角形分别为【0,0133,133,0133,0】和【0,0166,166166,0】。依此类推就可以知道产生 n 张过渡图片每张过渡图片的三角形坐标。得到映射矩阵之后分别求出 SI 和 DI 到过渡图像的映射最后再附加上像素值权重便得到过渡图像。控制点的选取。控制点的选取直接影响了过渡图片的质量根据前面的叙述三角形映射矩阵是由控制点决定的。那么为什么控制点的选取要选择具有特征的点就拿人的眼睛来举例子如果在 SI 和 DI 中包含眼睛的三角形控制点不是眼睛那么 SI 和 DI 分别向过渡图像映射之后眼睛的位置可能不是重叠的这就会导致过渡图像中眼睛数量翻了一倍。三角剖分算法图像三角化要求产生的三角形边不会相交并且所有的三角形能够刚好完全覆盖整个图像。在实现此目的时我选用了 openCV 中的 Delaunay 剖分Subdiv2D 这个类。仿射仿射的目的是要知道过渡三角形中每一个点对应 SI/DI 中三角形的点。若已知三角形 A 的三个顶点分别为x1y1x2y2x3y3对应三角形 B 的顶点为a1b1a2b2a3b3可以求出 A-B 的仿射矩阵。Aff 若已知三角形 A 中某点为(m,n)可以求出其对应的点(c,d)双线性插值根据仿射变换求出对应点坐标是为了得到像素值。得到的坐标多数情况下不是整数而如何求取非整数非网格点处像素值呢我采用的是双线性插值法如下图假设 P 为我们要求的插值节点Q11Q12Q21Q22 为网格点。双线性插值方法是先在一个方向上插值x 方向再在另一个方向上插值y 方向。举个例子先在 x 上插值再在 y 上插值程序实现以及结果控制点选取主要调用 setMouseCallback()函数得到鼠标左键点击处坐标。并且调用 circle()函数将鼠标左键左键点击处点亮。Delaunay 三角化利用 openCV 中的 Subdiv2D 类将控制点插入后就可以得到三角化后三角形的坐标然后我再将三角形的边画出来得到以下结果。仿射矩阵计算以及坐标仿射仿射矩阵计算坐标仿射双线性插值实验结果以及对结果的讨论由于产生的图片比较多不放便一张一张的贴出来所以找了一张有特点的。以上图片出现了一个问题就是某些区域会变得模糊在这张图片中是下巴部分原因肯可能是我在选取控制点时没选取好下巴和下巴没有对应起来也怪 Trump 是个双下巴不好找。实验中遇到的问题特征点的选取必须要有对应顺序如果顺序不对应那么产生的过渡照片质量会很糟糕。而顺序检验这一点程序无法做到能做到的只有特征点数量检测。