用树莓派AI人像变换给自己一次“跨越年龄的体验”
本帖最后由 云天 于 2023-12-24 21:06 编辑【项目背景】
互联网时代，日新月异的技术更迭让大众的娱乐方式变得更加多元化。越来越多线上娱乐体验成为新潮流，出现了AI人像特效、VR游景点、可交互影视剧、元宇宙等。
想要通过照片看到以前的自己或者未来几十年后的自己，放在之前肯定是没有办法实现，但是现在随着科技进步，AI技术已经融入到生活中的方方面面甚至是角角落落，不管在哪一个领域都能够看到它的存在，图片修复软件也会在AI技术之下变得更加完善。通过各种不同的特效，能够将我们照片更换出不一样的风格，也能够一键将人带到60年之后，看一看未来的自己究竟长得什么样。
【项目设计】
今天，我就用树莓派结合腾讯云AI人脸变换，把你带到未来，也能够把你带到以前。这主要是通过AI技术改变照片上人物的容貌而去推算出未来的自己将会变得怎么样。许多人在试用我这个项目特效之前，最初的意思是想看一看变老之后会是否依然美丽帅气，但是在体验的过程当中画风逐渐跑偏，很多人在看到自己变老后的样子被逗笑了，也有很多人看到之后被感动的哭的，有的朋友表示看到自己变老的照片，想到了自己已故的亲人。
通过智能识别照片中人的五官，然后一键能够改变照片中人物的年龄，甚至是6~85岁都能够看得到。下面请大家跟随我通过项目制作过程，踏上穿越的时光之旅，感受自己幼年到老年的变化。
【演示视频】
先上视频，看一下自测试效果。
https://www.bilibili.com/video/BV1Lu4y1T7ii/?share_source=copy_web【硬件设备】
树莓派，显示屏，usb摄像头，电源（手机充电器），乐高积木件。
【硬件搭建】
1.组合树莓派和显示屏
2.乐高积木搭建框架
3.安装摄像头
【供电开机】
下载最新的Raspberry Pi OS，安装在SD卡上，插入树莓派，通电开机。
【安装Mind+】
在树莓派上安装“Mind+客户端下载for Linux”，Mind+官方下载- Mind+图形化编程软件 (mindplus.cc)。
Mind+的V1.7.3版本支持arm64架构的CPU如树莓派，且安装了Linux相关系统，例如ubuntu、debian。
【安装库】
Mind+的V1.7.3版本Linux版，Python模式，已安装好opencv-python库（自已在树莓派中安装这个库，很麻烦）。通过库管理，手动安装“tencentcloud-sdk-python”。
【编写程序】
1.利用opencv库获取摄像头图像
#导入所需的模块：
import cv2
#创建视频对象并打开摄像头：
cap = cv2.VideoCapture(0) # 参数为0表示默认摄像头设备
#读取每一帧图像并显示：
while True:
ret, frame = cap.read() # 从摄像头读取当前帧图像
if not ret:
break # 若无法成功读取图像，则退出循环
cv2.imshow('Camera', frame) # 显示当前帧图像
if cv2.waitKey(1) == ord('q'): # 等待用户按下'q'键退出程序
break
#关闭视频对象和窗口：
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
2.使用Haar级联分类器来检测人脸
import cv2
import numpy as np
# 创建面部分类器对象。使用Haar级联分类器来检测人脸。
cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
ret, image = cap.read()
# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 检测人脸。使用detectMultiScale()函数来找到图像中的人脸区域。这会返回包含每个人脸位置信息的列表：
faces = cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))
# 标记人脸。使用rectangle()函数在原始图像上绘制边界框来标记检测到的人脸
for (x, y, w, h) in faces:
cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 3)
# 显示结果。最后，使用imshow()函数显示带有标记人脸的图像
cv2.imshow("Face Detection", image)
cv2.waitKey(1)
cv2.destroyAllWindows()
3.实现中文提醒，及设置基准框
import cv2
import numpy as np
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
# 加载Haar级联分类器模型（预训练好的）
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
# 从文件或者视频流中获取图像数据
cap = cv2.VideoCapture(0)
sum1=0
sum2=0
bs=0
while True:
ret, img = cap.read()
height, width, _ = img.shape
print("图像的高度为：", height)
print("图像的宽度为：", width)
if ret:
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 对图像进行人脸检测
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.3, minNeighbors=5, flags=cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE)
# 标记并显示检测到的人脸区域
if len(faces)!=0:
sum2=0
if bs==0:
sum1=sum1+1
if sum1>100:
bs=1
else:
sum1=0
if bs==1:
sum2=sum2+1
if sum2>100:
bs=0
x1=260
y1=170
w1=200
h1=200
cv2.rectangle(img, (x1, y1), (x1+w1, y1+h1), (0, 255, 0), 3)
for (x, y, w, h) in faces:
cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 3)
# 展示结果图片
if abs(x-x1)<20 and abs(y-y1)<20 and abs(w-w1)<20 and abs(h-h1)<20:
print("ok")
cv2img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
pilimg = Image.fromarray(cv2img)
# PIL图片上打印汉字
draw = ImageDraw.Draw(pilimg) # 图片上打印
#simsun 宋体
font = ImageFont.truetype("SIMHEI.ttf", 40, encoding="utf-8")
#位置，文字，颜色==红色，字体引入
draw.text((40, 430), "人脸年龄渐变正在生成中……", (255, 0, 0), font=font)
# PIL图片转cv2 图片
img = cv2.cvtColor(np.array(pilimg), cv2.COLOR_RGB2BGR)
cv2.imshow("Result", img)
cv2.waitKey(1)
cv2.destroyAllWindows()
【开通人像变换服务】
1.注册腾讯云， 获取API调用秘钥，在访问管理里可以获取到当前账号的SecretId和SecretKey，以便于后面调用云服务的前面验证。这个一定要保管好，泄露出去有被人盗刷的风险。已废弃或者有暴露风险的Secret也可以禁用，最大程度降低风险。
2.正式使用人像变换服务好像要开通下现有服务，和腾讯云其他产品比较像。点击下开通即可。
3.使用 API Explorer，可以在上面自动生成代码，同时也配备有签名调试工具。
4.用本地图片测试
import json
import base64
from tencentcloud.common import credential
from tencentcloud.common.profile.client_profile import ClientProfile
from tencentcloud.common.profile.http_profile import HttpProfile
from tencentcloud.common.exception.tencent_cloud_sdk_exception import TencentCloudSDKException
from tencentcloud.ft.v20200304 import ft_client, models
# 读一个本地测试文件转换为base64编码
f = open('./test2.jpg', 'rb')
base64_data = base64.b64encode(f.read())
SecretId="*********************"
SecretKey="*********************"
try:
# 实例化一个认证对象，入参需要传入腾讯云账户secretId，secretKey,此处还需注意密钥对的保密
# 密钥可前往https://console.cloud.tencent.com/cam/capi网站进行获取
cred = credential.Credential(SecretId, SecretKey) # 传入自己的秘钥
# 实例化一个http选项，可选的，没有特殊需求可以跳过
httpProfile = HttpProfile()
httpProfile.endpoint = "ft.tencentcloudapi.com"
# 实例化一个client选项，可选的，没有特殊需求可以跳过
clientProfile = ClientProfile()
clientProfile.httpProfile = httpProfile
# 实例化要请求产品的client对象,clientProfile是可选的
client = ft_client.FtClient(cred, "ap-guangzhou", clientProfile)
# 实例化一个请求对象,每个接口都会对应一个request对象
req = models.ChangeAgePicRequest()
params = {
"Image": base64_data.decode("utf-8"), # python里的bytes类型要转成string才可使用
"AgeInfos": [
{
"Age":80 # 可以测试不同的年龄看效果
}
],
"RspImgType": "url"
}
req.from_json_string(json.dumps(params))
# 返回的resp是一个ChangeAgePicResponse的实例，与请求对象对应
resp = client.ChangeAgePic(req)
# 输出json格式的字符串回包
print(resp.to_json_string())
except TencentCloudSDKException as err:
print(err)
5.组合变年龄与渐变
进一步了解了一下，人像变换产品下还有很多其他有意思的能力，我在想这些能力如果可以组合一下，应该会很有意思。比如人脸年龄变换+人像渐变，应该可以做成年龄渐变的效果。
import json
import sys
import time
import base64
from tencentcloud.common import credential
from tencentcloud.common.profile.client_profile import ClientProfile
from tencentcloud.common.profile.http_profile import HttpProfile
from tencentcloud.common.exception.tencent_cloud_sdk_exception import TencentCloudSDKException
from tencentcloud.ft.v20200304 import ft_client, models
# 读一个本地测试文件转换为base64编码
def read_file(filename):
f = open(filename, 'rb')
base64_data = base64.b64encode(f.read())
return base64_data
# 变年龄
def change_age(client, img, age):
req = models.ChangeAgePicRequest()
params = {
"Image": img.decode("utf-8"), # python里的bytes类型要转成string才可使用
"AgeInfos": [
{
"Age": int(age)
}
],
"RspImgType": "base64"
}
req.from_json_string(json.dumps(params))
resp = client.ChangeAgePic(req)
return resp
# 人像渐变
def morph_face(client, imgs):
req = models.MorphFaceRequest()
params = {
"Images": imgs,
# 更多细节可通过参数调节
# "GradientInfos": [
# {
# "Tempo": 1,
# "MorphTime": 1
# }
# ],
"Fps": 25
}
req.from_json_string(json.dumps(params))
resp = client.MorphFace(req)
print(resp.to_json_string())
return resp
# 查询人像渐变结果
def query_morph_face(client, job_id):
req = models.QueryFaceMorphJobRequest()
params = {
"JobId": job_id
}
req.from_json_string(json.dumps(params))
resp = client.QueryFaceMorphJob(req)
print(resp.to_json_string())
return resp
try:
# 实例化一个认证对象，入参需要传入腾讯云账户secretId，secretKey,此处还需注意密钥对的保密
# 密钥可前往https://console.cloud.tencent.com/cam/capi网站进行获取
cred = credential.Credential("YourSecretId", "YourSecretKey")
# 实例化一个http选项，可选的，没有特殊需求可以跳过
httpProfile = HttpProfile()
httpProfile.endpoint = "ft.tencentcloudapi.com"
# 实例化一个client选项，可选的，没有特殊需求可以跳过
clientProfile = ClientProfile()
clientProfile.httpProfile = httpProfile
# 实例化要请求产品的client对象,clientProfile是可选的
client = ft_client.FtClient(cred, "ap-guangzhou", clientProfile)
# 读取图片
data = read_file(sys.argv)
ages =
# 批量变年龄
imgs = []
for age in ages:
resp=change_age(client, data, age)
imgs.append(resp.ResultImage)
# 将图片集合起来调人像渐变
resp = morph_face(client, imgs)
job_id = resp.JobId
# 轮询查结果
resp=query_morph_face(client, job_id)
while resp.JobStatusCode != 7:
resp=query_morph_face(client, job_id)
time.sleep(2)
except TencentCloudSDKException as err:
print(err)
【生成渐变视频二维码】
import cv2
importqrcode
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
# 打开视频文件
url='http://bda-video-bodyseg-1254418846.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/video_morph_prod/1/1259541656/20231223235411_ff84a3ff-8046-4e75-9f26-ca751e9287e6_result.mp4'
imgqrc = qrcode.make(url,version=1,border=4,box_size=1)
imgqrc.save('output_image.jpg')
imgqrc = cv2.imread("output_image.jpg")
imgqrc = cv2.resize(imgqrc,(200,200))
cv2.namedWindow("Resultqrc", cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.resizeWindow("Resultqrc", 220, 220)
cv2.moveWindow("Resultqrc", 800, 500)
cv2.imshow("Resultqrc", imgqrc)
cv2.waitKey(10000)
cv2.destroyAllWindows()
【完整代码】
import json,cv2
import numpy as np
import base64
import time
from tencentcloud.common import credential
from tencentcloud.common.profile.client_profile import ClientProfile
from tencentcloud.common.profile.http_profile import HttpProfile
from tencentcloud.common.exception.tencent_cloud_sdk_exception import TencentCloudSDKException
from tencentcloud.ft.v20200304 import ft_client, models
importqrcode
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
# cv2转base64
def cv2_to_base64(img):
img = cv2.imencode('.jpg', img)
image_code = str(base64.b64encode(img))
return image_code
# 变年龄
def change_age(client, img, age):
# 实例化一个请求对象,每个接口都会对应一个request对象
req = models.ChangeAgePicRequest()
params = {
"Image": img, # python里的bytes类型要转成string才可使用
"AgeInfos": [
{
"Age": int(age)
}
],
"RspImgType": "base64"
}
req.from_json_string(json.dumps(params))
# 返回的resp是一个ChangeAgePicResponse的实例，与请求对象对应
resp = client.ChangeAgePic(req)
# 输出json格式的字符串回包
image_base64 = resp.ResultImage
image_data = base64.b64decode(image_base64)
np_array=np.frombuffer(image_data,np.uint8)
image=cv2.imdecode(np_array,cv2.IMREAD_COLOR)
cv2.imshow("Result", image)
cv2.waitKey(1)
return resp
# 人像渐变
def morph_face(client, imgs):
req = models.MorphFaceRequest()
params = {
"Images": imgs,
# 更多细节可通过参数调节
# "GradientInfos": [
# {
# "Tempo": 1,
# "MorphTime": 1
# }
# ],
"Fps": 25
}
req.from_json_string(json.dumps(params))
resp = client.MorphFace(req)
#print(resp.to_json_string())
return resp
# 查询人像渐变结果
def query_morph_face(client, job_id):
req = models.QueryFaceMorphJobRequest()
params = {
"JobId": job_id
}
req.from_json_string(json.dumps(params))
resp = client.QueryFaceMorphJob(req)
#print(resp.to_json_string())
return resp
# 加载Haar级联分类器模型（预训练好的）
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
# 从文件或者视频流中获取图像数据
cap = cv2.VideoCapture(0)
sum1=0
sum2=0
bs=0
#ages =
ages =
SecretId="#################"
SecretKey="####################"
# 实例化一个认证对象，入参需要传入腾讯云账户 SecretId 和 SecretKey，此处还需注意密钥对的保密
# 代码泄露可能会导致 SecretId 和 SecretKey 泄露，并威胁账号下所有资源的安全性。以下代码示例仅供参考，建议采用更安全的方式来使用密钥，请参见：https://cloud.tencent.com/document/product/1278/85305
# 密钥可前往官网控制台 https://console.cloud.tencent.com/cam/capi 进行获取
cred = credential.Credential(SecretId, SecretKey)
# 实例化一个http选项，可选的，没有特殊需求可以跳过
httpProfile = HttpProfile()
httpProfile.endpoint = "ft.tencentcloudapi.com"
# 实例化一个client选项，可选的，没有特殊需求可以跳过
clientProfile = ClientProfile()
clientProfile.httpProfile = httpProfile
# 实例化要请求产品的client对象,clientProfile是可选的
client = ft_client.FtClient(cred, "ap-beijing", clientProfile)
x3=220
y3=140
w3=200
h3=200
while True:
ret, img = cap.read()
if ret:
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 对图像进行人脸检测
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.3, minNeighbors=5, flags=cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE)
# 标记并显示检测到的人脸区域
if len(faces)!=0:
sum2=0
if bs==0:
for (x, y, w, h) in faces:
if abs(x-x3)<20 and abs(y-y3)<20 and abs(w-w3)<20 and abs(h-h3)<20:#当识别到的人脸区域与基准区域接近时，启动人脸年龄变换
sum1=sum1+1
if sum1>10:
bs=1
data=cv2_to_base64(img)
imgs = []
for age in ages:
resp=change_age(client, data, age)
imgs.append(resp.ResultImage)
time.sleep(30)
print(age)
# 将图片集合起来调人像渐变
cv2img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
pilimg = Image.fromarray(cv2img)
# PIL图片上打印汉字
draw = ImageDraw.Draw(pilimg) # 图片上打印
#simsun 宋体
font = ImageFont.truetype("SIMHEI.TTF", 40, encoding="utf-8")
#位置，文字，颜色==红色，字体引入
draw.text((5, 430), "人脸年龄渐变视频正在生成中……", (255, 0, 0), font=font)
# PIL图片转cv2 图片
img = cv2.cvtColor(np.array(pilimg), cv2.COLOR_RGB2BGR)
cv2.imshow("Result", img)
cv2.waitKey(1)
resp = morph_face(client, imgs)
job_id = resp.JobId
# 轮询查结果
resp=query_morph_face(client, job_id)
while resp.JobStatusCode != 7:
resp=query_morph_face(client, job_id)
time.sleep(2)
#生成渐变视频二维码
url=resp.FaceMorphOutput.MorphUrl
imgqrc = qrcode.make(url,version=1,border=4,box_size=1)
imgqrc.save('output_image.jpg')
imgqrc = cv2.imread("output_image.jpg")
imgqrc = cv2.resize(imgqrc,(200,200))
cv2.namedWindow("Resultqrc", cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.resizeWindow("Resultqrc", 220, 220)
cv2.moveWindow("Resultqrc", 800, 500)
cv2.imshow("Resultqrc", imgqrc)
cv2.waitKey(1)
cap1 = cv2.VideoCapture(url)
print(resp.FaceMorphOutput.MorphUrl)
print(cap1.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
print(cap1.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
for i in range(8):
cap1.set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES,0)
ret, img1 = cap1.read()
while ret:
# 设置区域位置
x1, y1 = 0, 380 # 左上角点的 x、y 坐标
x2, y2 = 720, 910 # 右下角点的 x、y 坐标
# 提取指定区域的子图像
img1 = img1
cv2.imshow("Result", img1)
cv2.waitKey(1)
ret, img1 = cap1.read()
cv2.destroyAllWindows("Resultqrc")
for (x, y, w, h) in faces:
cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 3)
else:
sum1=0
if bs==1:
sum2=sum2+1
if sum2>100:
bs=0
print(sum1,sum2)
# 展示结果图片
cv2.rectangle(img, (x3, y3), (x3+w3, y3+h3), (255, 0, 255), 4)
cv2.imshow("Result", img)
cv2.waitKey(1)
cv2.destroyAllWindows()
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