pytorch 液态算法实现瘦脸效果

论文：interactive image warping（1993年andreas gustafsson）

算法思路：

假设当前点为（x,y）,手动指定变形区域的中心点为c(cx,cy)，变形区域半径为r，手动调整变形终点（从中心点到某个位置m）为m（mx,my），变形程度为strength，当前点对应变形后的目标位置为u。变形规律如下，

• 圆内所有像素均沿着变形向量的方向发生偏移
• 距离圆心越近，变形程度越大
• 距离圆周越近，变形程度越小，当像素点位于圆周时，该像素不变形
• 圆外像素不发生偏移

其中，x是圆内任意一点坐标，c是圆心点，rmax为圆心半径，m为调整变形的终点，u为圆内任意一点x对应的变形后的位置。

对上面公式进行改进，加入变形程度控制变量strength，改进后瘦脸公式如下，

优缺点：

优点：形变思路简单直接

缺点：

• 局部变形算法，只能基于一个中心点，向另外一个点的方向啦。如果想多个点一起拉伸，只能每个点分别做一次液化，通过针对多个部位多次液化来实现。
• 单点拉伸的变形，可以实现瘦脸的效果，但是效果自然度有待提升。

代码实现：

import cv2
import math
import numpy as np
 
def localtranslationwarpfastwithstrength(srcimg, startx, starty, endx, endy, radius, strength):
    ddradius = float(radius * radius)
    copyimg = np.zeros(srcimg.shape, np.uint8)
    copyimg = srcimg.copy()
 
 
    maskimg = np.zeros(srcimg.shape[:2], np.uint8)
    cv2.circle(maskimg, (startx, starty), math.ceil(radius), (255, 255, 255), -1)
 
    k0 = 100/strength
 
    # 计算公式中的|m-c|^2
    ddmc_x = (endx - startx) * (endx - startx)
    ddmc_y = (endy - starty) * (endy - starty)
    h, w, c = srcimg.shape
 
    mapx = np.vstack([np.arange(w).astype(np.float32).reshape(1, -1)] * h)
    mapy = np.hstack([np.arange(h).astype(np.float32).reshape(-1, 1)] * w)
 
    distance_x = (mapx - startx) * (mapx - startx)
    distance_y = (mapy - starty) * (mapy - starty)
    distance = distance_x + distance_y
    k1 = np.sqrt(distance)
    ratio_x = (ddradius - distance_x) / (ddradius - distance_x + k0 * ddmc_x)
    ratio_y = (ddradius - distance_y) / (ddradius - distance_y + k0 * ddmc_y)
    ratio_x = ratio_x * ratio_x
    ratio_y = ratio_y * ratio_y
 
    ux = mapx - ratio_x * (endx - startx) * (1 - k1/radius)
    uy = mapy - ratio_y * (endy - starty) * (1 - k1/radius)
 
    np.copyto(ux, mapx, where=maskimg == 0)
    np.copyto(uy, mapy, where=maskimg == 0)
    ux = ux.astype(np.float32)
    uy = uy.astype(np.float32)
    copyimg = cv2.remap(srcimg, ux, uy, interpolation=cv2.inter_linear)
 
    return copyimg
 
 
 
image = cv2.imread("./tests/images/klst.jpeg")
processed_image = image.copy()
startx_left, starty_left, endx_left, endy_left = 101, 266, 192, 233
startx_right, starty_right, endx_right, endy_right = 287, 275, 192, 233
radius = 45
strength = 100
# 瘦左边脸                                                                           
processed_image = localtranslationwarpfastwithstrength(processed_image, startx_left, starty_left, endx_left, endy_left, radius, strength)
# 瘦右边脸                                                                           
processed_image = localtranslationwarpfastwithstrength(processed_image, startx_right, starty_right, endx_right, endy_right, radius, strength)
cv2.imwrite("thin.jpg", processed_image)

实验效果：

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