到这里我们已经实现了面部辨认 + 提取，并且代码量也没若干，其拭魅这琅绫擎有个小坑要在实践中才会发明，那就是trackingjs的设备，文档中能找到4个跟辨认有关的设备，分别是：

setClassifiers(classifiers) 
 
setEdgesDensity(edgesDensity) 
 
setScaleFactor(scaleFactor) 
 
setStepSize(stepSize) 

看不懂吧，我也看不懂，并且文档中对他们没有任何有效的解释，在测试中我只应用了后两个设备，翻译过来分别是”比例因子”和”步长”，经由逝世板的人肉测试发明，这两个参数的有效取值范围分别在1 - 2和1.1 - 2，个中setStepSize不克不及为1，不然会浏览器会卡逝世，所以大年夜1.1开端取值，取值跨越2也可以，但辨认成功的概率就很低了。经由过程调剂这两个参数绝大年夜多半图像都可以成功辨认，唯独对面部大年夜特写很难辨认，这可能须要合营别的两个参数吧，我实袈溱没耐烦持续人肉测试下去了，感兴趣的本身归去玩吧。

前端图像处理

经由上一步的辨认+提取我们已经获得了面部图像，要实现合成军装照效不雅我们还须要对面部图像进行处理，使色调与模板一致，将来才能毫无违和感的融合在一路，具体到军装照这个例子我们须要将面部从新着色，并达到”做旧”的老照片效不雅，如不雅用PS想必大年夜家都邑，但在前端怎么实现呢?

这里我们须要借助腾讯前端团队出品的AlloyImage，这是一个堪称前端PS的前端图像处理类库，比如要实现上述效不雅，我们只须要如许：

var faceImg = document.getElementById("theFace"); 
faceImg.loadOnce(function() { 
    AlloyImage(this).act("灰度处理").add( 
        AlloyImage(this.width, this.height, "#808080") 
        .act("高斯模糊", 4) 
        .act("色相/饱和度调节", 22, 45, 0, true), 
        "叠加" 
    ).WordStr(this); 
} 

然后你就获得了一个做旧的人脸，照样异常简单的，AlloyImage的应用根本可以说是傻瓜化，感兴趣的就本身花个五分钟去看下官方文档吧，这里不再赘述。

好了，说的再多不如看个例子，示例供给三种图片输入源，分别是本地图片、长途图片、内置示例。个中内置的图片大年夜部分是提前在PS中改┞俘过角度的，并且内置图片会主动匹配到我事先调校好的参数，不出不测可以直接辨认进出脸;如不雅选择本地图片作为图片源，最浩揭捉?择头部姿势垂直的┞俘面照，同时参考内置图片的 参数设置调节参数，一次辨认不成功很正常，须要多调几回;也可以应用长途图片辨认，但因为canvas受到跨域策略影响，长途图片只能辨认不克不及提取和合成。

然后就要说一下我们这个图像处理和人家天天P图的差距了，固然我们获得了幻想的色调，但要想把随便一张人脸与特定模板做合成，有两件事必弗成少。起首是面部角度改┞俘，如不雅模板是正的而你的┞氛片是歪的，直接暴力拼接肯定很违和，所以须要先辨认出面部角度，并改┞俘到指定角度;然后是面部中间定位，因为人脸识其余结不雅提掏出来后不必定是以面部中间为中间的，所以在合成之前要辨认出面部中间线，并以此为根据与模板进行定位。然而这些我们都没有，所以我们只能对输入的图像的请求更高，如不雅输入了嘴歪眼斜的图片，结不雅就只能难堪了。

最后的图片合成部分就更简陋了，先将处理好的面部画到画布指定地位，然后将抠好图的脸部透明png模板铺在膳绫擎，完成。实际过程中须要处理一些小问题，比如要根据模板的面部尺寸将面部图像缩放到合适的尺寸;抠模板时要将边沿模糊处理，并且尽量保存模板本来的面部轮廓，只将五官抠掉落。即便如许，合成结不雅照样很轻易穿帮，不过纯前端处理也没有更好的办法了。

效不雅展示

示例：纯前端军装照合成(http://refined-x.com/projects/codes/tracking.html)

最初是抱着好奇的心态开端捣鼓┞封个项目标，固然最终的合成效不雅远远达不到临盆请求，但全部示例撸下来后对人脸辨认和图片处理技巧都有了根本的熟悉，对canvas操作一一些细节问题的解决也略微补足了一下这方面的常识空白，算略有收成吧。

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本文标题：纯前端实现人脸识别-提取-合成

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