120行代码教你如何在视频中替换人脸

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liguoquan

2024年11月29日 10:20 本文热度 625

：120行代码教你如何在视频中替换人脸

这篇文章介绍了使用纯前端技术在视频中替换人脸的方法，包括技术栈、实现步骤、运行程序等。技术栈有 HTML5 等，实现步骤涵盖设置项目结构、HTML 结构、核心逻辑等，还提到了面临的内存和计算方面的挑战。

关联问题:如何优化内存泄漏能否用其他模型怎样提高检测精度

一、简介

人脸替换是一项有趣且具有挑战性的计算机视觉任务。随着前端技术的进步，我们可以使用纯前端的方法实现视频中的人脸替换，而无需依赖后端服务。本文将手把手教你如何使用 OpenCV.js，实现视频中人脸的替换效果。

实现很简单，只需要120行代码即可实现，一起来看看吧。

二、技术栈

HTML5：用于创建用户界面
OpenCV.js：一个强大的计算机视觉库，可以在浏览器中使用。
haarcascade_frontalface_default.xml：人脸识别模型。

三、实现步骤

1. 设置项目结构

创建一个基本的 HTML 文件结构：

plaintext代码解读复制代码/public     ├── face.html     ├── haarcascade_frontalface_default.xml     └── avatar.png (替换用的人脸图像)

haarcascade_frontalface_default.xml 是一个用于人脸检测的预训练模型文件，基于 Haar 特征分类器算法。它的主要作用是人脸检测、实时处理、特征提取。

你可以从 OpenCV 的 GitHub 仓库下载 haarcascade_frontalface_default.xml 文件。下载地址：

haarcascade_frontalface_default.xml

2. HTML 结构

在 index.html 文件中，设置基本的 HTML 结构和视频标签：

html代码解读复制代码    <!DOCTYPE html>     <html lang="zh">     <head>         <meta charset="UTF-8">         <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">         <title>人脸替换示例</title>         <script src="https://docs.opencv.org/4.5.3/opencv.js" async></script>     </head>     <body>           <h1>人脸替换演示</h1>           <div>             <label>替换头像：</label>             <img id="avatar" src="转存失败，建议直接上传图片文件 avatar.png" alt="转存失败，建议直接上传图片文件"> <!-- 替换的头像 -->           </div>           <input type="file" id="videoUpload" accept="video/*">           <video id="videoPlayer" width="600" controls></video>           <canvas id="canvas" width="600" height="400"></canvas>        </body>     </html>

3. 人脸替换核心逻辑

使用 OpenCV.js 进行人脸检测和替换，实现核心步骤如下：

加载分类器

使用预训练的人脸检测模型（如 Haar 特征分类器）来识别视频中的人脸～
实现步骤如下：
- 创建 cv.CascadeClassifier 实例。
- 使用 fetch 获取并加载 haarcascade_frontalface_default.xml 文件。
- 将 XML 文件写入 OpenCV 的虚拟文件系统，并加载分类器。

注意，直接通过classifier.load('haarcascade_frontalface_default.xml')加载会失败哦，因此需要使用fetch转换成二进制，从虚拟文件系统加载。

视频帧处理

逐帧读取视频，以便进行人脸检测和替换
- 使用 ctx.drawImage(video, ...) 将当前视频帧绘制到画布上。
- 使用 cv.imread(canvas) 将画布内容读取到 OpenCV 的矩阵中。
- 转换为灰度图像，以提高检测效率。

人脸检测

识别当前帧中的所有人脸，这也是最核心的逻辑
- 使用 classifier.detectMultiScale(gray, faces, ...) 方法进行人脸检测，将检测结果存储在 faces 中。
- 遍历 faces，获取每个检测到的人脸矩形区域。

人脸替换

用预定义的头像图像替换检测到的人脸，当然检测的正确率直接影响替换的最终效果～
- 首先，计算替换图像的缩放比例和位置。
- 其次，使用 ctx.drawImage(avatar, x, y, width, height) 将替换图像绘制到相应的人脸位置上。

资源管理

避免内存泄漏，确保程序高效运行。在每次视频帧处理后，调用 delete() 方法释放 OpenCV 的矩阵和人脸矩形向量，这个方法还有待改善～

html代码解读复制代码<!DOCTYPE html> <html lang="zh">  <head>   <meta charset="UTF-8">   <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">   <title>人脸替换示例</title>   <script src="https://docs.opencv.org/4.5.3/opencv.js" async></script> </head>     <h1>人脸替换演示</h1>   <div>     <label>替换头像：</label>     <img id="avatar" src="转存失败，建议直接上传图片文件 avatar.png" alt="转存失败，建议直接上传图片文件"> <!-- 替换的头像 -->   </div>   <input type="file" id="videoUpload" accept="video/*">   <video id="videoPlayer" width="600" controls></video>   <canvas id="canvas" width="600" height="400"></canvas>    <script>     let video = document.getElementById('videoPlayer');     let canvas = document.getElementById('canvas');     let ctx = canvas.getContext('2d', { willReadFrequently: true });     let classifier;      window.onload = () => {       cv.onRuntimeInitialized = () => {         loadClassifier(); // 加载分类器         video.addEventListener('play', () => {           requestAnimationFrame(processVideo);         });       };     };      function loadClassifier() {       try {         console.log('尝试加载分类器...');         classifier = new cv.CascadeClassifier();          fetch('haarcascade_frontalface_default.xml')           .then(response => {             if (!response.ok) {               throw new Error('网络响应不正常');             }             return response.arrayBuffer();           })           .then(data => {             console.log('文件加载成功，开始加载分类器...');             // 将 XML 数据直接传给分类器             const byteArray = new Uint8Array(data);             // 将文件写入 OpenCV 的虚拟文件系统             cv.FS_createDataFile('/', 'haarcascade_frontalface_default.xml', byteArray, true, false);              // 创建分类器并加载             classifier = new cv.CascadeClassifier();             classifier.load('haarcascade_frontalface_default.xml'); // 从虚拟文件系统加载             console.log('分类器加载成功');           })           .catch(error => {             console.error('分类器加载失败:', error);           });        } catch (error) {         console.error('loadClassifier', error);       }     }       function processVideo() {       try {         if (video.paused || video.ended) {           return;         }          ctx.drawImage(video, 0, 0, canvas.width, canvas.height);         let src = cv.imread(canvas);         let gray = new cv.Mat();         cv.cvtColor(src, gray, cv.COLOR_RGBA2GRAY);          let faces = new cv.RectVector();         classifier.detectMultiScale(gray, faces, 1.1, 3, 0, new cv.Size());          // console.log('faces', faces.size());         // 替换人脸         for (let i = 0; i < faces.size(); i++) {           let face = faces.get(i);           let avatar = document.getElementById('avatar');            let scale = face.width / avatar.width;           let x = face.x;           let y = face.y;           let width = avatar.width * scale;           let height = avatar.height * scale;            ctx.drawImage(avatar, x, y, width, height);         }          src.delete();         gray.delete();         faces.delete();       } catch (error) {         console.error('处理视频时出错:', error);       }        requestAnimationFrame(processVideo);     }      document.getElementById('videoUpload').addEventListener('change', (event) => {       const file = event.target.files[0];       const url = URL.createObjectURL(file);       video.src = url;       video.play();     });   </script> </body>  </html>