女友电脑私存思聪帅照,我用python偷梁换柱...

今天晚上,女朋友说电脑比较卡,让我帮她清理一下。作为她眼中的炒鸡技术男,我答应等她洗完澡出来就给她搞定。

解决电脑卡顿问题,无非就是扫一下毒,看看有没有自动运行的病毒,或者清理一下缓存和磁盘碎片,亦或者看看 C 盘剩余容量大小之类的。

我三下五除二就搞定了,但是在清理 C 盘文件时,我发现她的某个文件夹下面有好多照片,打开一看,我惊呆了,这不就是最近比较火的“撕葱”吗?

不光如此,图片还是以“老公1”、“老公2”等等的顺序命名的,居然暗地里做撕葱的小迷妹,还称呼“老公”!

虽然我从小吃鱼卡刺,喝了不少醋,但是看到这个比以往任何时候喝的醋都多。

图片来源于网络

老公?我突然灵机一动,我要丑化这些图片,让她下次打开时气得删掉它们,嘻嘻!

我打开 Photoshop ,想着用 PS 的方法替换头像。转念一想,不行,女朋友洗澡时间有限,一张张处理太耗时了,我得想个批量处理的办法。

突然想起来了以前做过类似的事情,借助人脸识别接口 API 可以搞定。

时间有限,废话不多说,赶紧撸起袖子加油干!

寻找目标

我打算用人脸融合的方式来丑化图片,所以我先要找到一张比较丑的人脸照片。不知道为什么,第一反应是去搜黄渤黄老师的,对不住了!

图片来源于网络

我去百度上随手搜了一张,长这样:

图片来源于网络

人脸识别 API

我这里使用的是 Face++(旷视科技)的人工智能平台 API 接口,据说他们家比较专业,这一块做得比较好,想着还是要支持一下。

他们家的网站是:

https://console.faceplusplus.com.cn/

首先需要注册一下,注册完了之后进入首页的“应用管理”功能,创建一个应用,然后就可以获取到一个 API KeyAPI Secret,这两个东西非常有用,基本上你使用他们家的接口都需要。

我们要实现两张图片的人脸融合,首先需要识别两张图片中的人脸,然后才能进行融合。

所以我们首先需要使用人脸识别功能里面的人脸检测 API ,文档说明:

https://console.faceplusplus.com.cn/documents/4888373

这里有详细的 API 调用方法,参数和返回也都有列出,按照文档的方式使用即可。

检测到人脸之后,我们就可以进行融合了,这时需要使用另一个 API 接口,文档说明:

https://console.faceplusplus.com.cn/documents/20813963

代码实现

根据上面的思路,我们可以先处理两张图片的人脸融合,代码如下:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71

import base64
import requests
import json
import simplejson

# 第一步,获取人脸关键点
api_key = '你的apikey'
api_secret = '你的apisecret'

def find_face(imgpath):
    http_url = 'https://api-cn.faceplusplus.com/facepp/v3/detect'
    data = {"api_key": api_key,
            "api_secret": api_secret,
            "image_url": imgpath,
            "return_landmark": 1  # 是否检测并返回人脸关键点
            }
    files = {"image_file": open(imgpath, "rb")}
    response = requests.post(http_url, data=data, files=files)
    req_con = response.content.decode('utf-8')
    req_dict = json.JSONDecoder().decode(req_con)
    this_json = simplejson.dumps(req_dict)
    this_json2 = simplejson.loads(this_json)
    faces = this_json2['faces']
    list0 = faces[0]
    rectangle = list0['face_rectangle']
    return rectangle

# 第二步,换脸
# number表示换脸的相似度
def merge_face(image_url1, image_url2, image_url, number):
    ff1 = find_face(image_url1)
    ff2 = find_face(image_url2)

    rectangle1 = str(str(ff1['top']) + "," + str(ff1['left']) + "," + str(ff1['width']) + "," + str(ff1['height']))
    rectangle2 = str(ff2['top']) + "," + str(ff2['left']) + "," + str(ff2['width']) + "," + str(ff2['height'])

    url_add = "https://api-cn.faceplusplus.com/imagepp/v1/mergeface"
    f1 = open(image_url1, 'rb')
    f1_64 = base64.b64encode(f1.read())
    f1.close()
    f2 = open(image_url2, 'rb')
    f2_64 = base64.b64encode(f2.read())
    f2.close()

    data = {"api_key": api_key,
            "api_secret": api_secret,
            "template_base64": f1_64,
            "template_rectangle": rectangle1,
            "merge_base64": f2_64,
            "merge_rectangle": rectangle2,
            "merge_rate": number
            }
    response = requests.post(url_add, data=data)
    req_con1 = response.content.decode('utf-8')
    req_dict = json.JSONDecoder().decode(req_con1)
    result = req_dict['result']
    imgdata = base64.b64decode(result)
    file = open(image_url, 'wb')
    file.write(imgdata)
    file.close()

# 思聪图
image1 = r"C:\Users\xx\Downloads\tmp\pic/2.jpg"
# 黄渤图
image2 = r"C:\Users\xx\Downloads\tmp\pic/3.jpg"
# 结果图
image = r"C:\Users\xx\Downloads\tmp\pic/n.jpg"

merge_face(image1, image2, image, 90)

我用的思聪的图片是这样子的:

图片来源于网络

运行程序,融合后的图像是这样的:

图片来源于网络

以上是针对一张图片的处理,批量处理,只需要扫描目录下的图片,然后针对每一张进行处理即可。

后记

我在批量处理的时候,加了一个步骤就是删除原来的图片,使得目录下的图片全部变得不可描述。

女朋友刚洗完澡,我差不多收工。她还夸我真棒,电脑速度有明显的提升。

不知道哪天她偷偷打开那个神秘的文件夹,双击图片,看到呈现出来的图片时,会是什么反应?我心里有点迫不及待的期待,嘿嘿!

示例代码:(https://github.com/JustDoPython/python-examples/tree/master/xianhuan/changeFace)

Python Geek Tech wechat
欢迎订阅 Python 技术,这里分享关于 Python 的一切。