如今，随着技术的不断进步，“变脸”技术不再是四川喜剧的“独门武功”。运用机器学习的方法，我们同样可以实现人脸“融合”。当然这里说的人脸融合指的是将两个人的人脸照片进行融合，至于融合的比例，要按照自己的喜好来定。

核心原理介绍

1).首先是人脸识别的原理介绍

要进行人脸的融合，且融合后两个人脸的位置应该大体一致，这要如何才能做到呢？首先便是人脸的检测，只有检测到了人脸，才能进行接下来的工作。人脸的检测，我们采用的是Dlib函数库，帮助我们进行人脸的检测。如下图所示：

得到人脸的位置后，接下来就是对于人脸的关键点的定位，什么是关键点的定位呢，说的通俗一点，就是确定图片中人脸的关键特征的位置，比如眼睛，嘴巴，鼻子的位置。而这些关键点又被称为Landmark。

2).如何检测这些关键点呢

这里又利用到了Dlib库，Dlib库为我们提供了68个标记点的Dlib官方人脸识别模型，用于构建Dlib的特征提取器，帮助我们进行关键点的提取。提取效果如下图所示：

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有了关键点，相当于我们有了两张脸的数据，接下来我们将针对于这些关键点进行融合，融合的公式代码如下所示：

points = (1 - alpha) * np.array(points1) + alpha * np.array(points2)

其中alpha是我们的融合系数，而points1和points2分别代表两张图的关键点，points表示关键点融合的结果。接下来便是对points运用delaunay算法，这个算法将返回一个三角形列表。而至于效果则如下图所示：

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由上图可以看出，两张图中的三角形抓取了近乎相似的区域。由上面我们可以得到图片1中关键点的和图片2中关键点的集合，以及合成图片的关键点的集合。

我们也由delaunay算法得到了确定的三角形。接下来我们选取图片1中的三角形和合成图中的三角形进行仿射变换，也就是将图片1中的三角形对应的映射到合成图片当中去，关于仿射变换，我们可以使用opencv中的getAffineTransform函数进行。

对于图片2，我们也采取同样的处理方式，最后是基于我们提供的融合系数，进行两张人脸的融合。部分源码如下图所示：

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上述的morph_faces函数，用来进行人脸的融合，首先是读取两张人脸图片，然后是获取两张人脸的关键点，分别命名为points1和points2并对points1和points2进行融合，命名为points，然后利用morph_triangle函数对人脸进行仿射变换，实现两张人脸的对齐，并将对齐的两张人脸按照融合系数进行融合。

软件界面设计

以上就是关于人脸融合的基本原理，接下来就是运行界面的搭建了。