基于Python實現(xiàn)視頻的人臉融合功能
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,不針對任何指定人。
為達到我們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)我們已對視頻進行了圖片提取,我希望演員楊紫可以有楊冪一樣的眼睛,長得更像楊冪一點。那么"目標(biāo)選定人"就是楊冪了。
因為視頻可能會有鏡頭切換,對焦目標(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,我們進行臉部融合,如果小于等于0.85概率我們就不進行臉部融合,下面進行臉部融合。
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行提取并保存下來,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) # 寫入視頻 video.write(img) video.release()
總結(jié)
到此這篇關(guān)于基于Python實現(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實現(xiàn)視頻的人臉融合內(nèi)容請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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