使用opencv-python和dlib进行人像换脸的实现及完整代码（毕设/课设）
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简介：
本项目利用OpenCV与Dlib库实现了复杂的人像换脸技术，并提供了完整的Python代码。适用于毕业设计或课程设计，旨在探索深度学习在图像处理中的应用。
为了使用Python进行面部替换操作，首先需要安装`opencv-python`和`dlib`库，并下载并解压模型文件`shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2`到指定的models目录下。
接下来的操作步骤如下：
1. 使用dlib提供的预训练模型 `shape_predictor_68_face_landmarks.dat` 来检测人脸图片（im1）和实时摄像头画面（im2）中的关键点，共计68个特征点。
2. 根据第一步中提取的特征点信息生成两张图像的人脸掩模，分别命名为 im1_mask 和 im2_mask。
3. 选取三个特定的关键点用于仿射变换操作。通过这些选定的点将人脸图片im1中的脸部对准至摄像头画面（im2）中的相应位置得到新的图像affine_im1。同时需要对面部区域对应的掩模进行相同的变形处理，生成新的掩膜affine_im1_mask。
4. 对于两个独立的人脸掩模 im2_mask 和 affine_im1_mask 的重叠部分取并集操作以获得最终的合并掩模 union_mask。
5. 最后一步是利用OpenCV提供的seamlessClone函数对仿射变换后的图像（affine_im1）和摄像头画面（im2）进行无缝拼接，其中使用的掩膜为union_mask。这样可以生成一个融合了两张图片中人脸区域的最终合成图 seamlesss_im。
通过上述步骤处理后的结果能够实现将周杰伦的脸部替换到另一张照片中的效果，并且看起来非常自然。
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