Миксуем лица в одно лицо с помощью Facer

Все ниже относится для запуска на системе Mac OS Ventura.

Установка необходимых зависимостей в системе

brew update
brew install cmake
brew install python3
brew install opencv@3

python3 -m pip install cmake
sudo -H pip3 install virtualenv
sudo -H pip3 install virtualenvwrapper --ignore-installed six
mkvirtualenv --python=`which python3` py3
echo 'export PATH="/opt/homebrew/opt/opencv@3/bin:$PATH"' >> ~/.zshrc
export LDFLAGS="-L/opt/homebrew/opt/opencv@3/lib"
export CPPFLAGS="-I/opt/homebrew/opt/opencv@3/include"
export PKG_CONFIG_PATH="/opt/homebrew/opt/opencv@3/lib/pkgconfig"

Установка Facer

Сам проект лежит здесь.

git clone https://github.com/johnwmillr/Facer
cd Facer
echo "dlib>19.17.0\nmatplotlib>3.1.3\nnumpy>1.16.4" > requirements.txt
python3 -m pip install -r requirements.txt
curl http://dlib.net/files/shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2 --output shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2
mkdir dlib
bunzip2 shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2
mv shape_predictor_68_face_landmarks.dat ./dlib/

Настройка изображений

Подготовьте изображения с расширением .jpg и поместите их в директорию images.

Чтобы не возникало неприятных артефактов на конечном фото, рекомендую использовать уменьшенные изображения и минимум — 8 штук.

Запуск

Перейдите в интерактивную оболочку python3

from facer import facer
path_to_images = "./images"
images = facer.load_images(path_to_images)
landmarks, faces = facer.detect_face_landmarks(images)
average_face = facer.create_average_face(faces, landmarks, save_image=True)