程序matically更改肤色
有没有人知道怎么调整一张图片，让它的肤色和另一张图片的肤色匹配呢？
这个问题可能有点冷门，但我希望能找到之前遇到过这个问题的人！我这样做的目的是想用Python（或者其他编程语言，只要能编程就行）把一张图片中的脸换成另一张图片中的脸。
我找到了一些相关的论文：
- 面部替换：自动替换照片中的面孔 (pdf) (还有：他们的网站)
- 用辐射环境图进行面部重光照 (pdf)
- 在恶劣光照条件下从单张图片重光照面部 (pdf)
不过，这些内容对我来说有点复杂，所以我不知道该怎么根据他们的说法去做。
如果有人能给点建议，我会非常感激，因为我现在真的不知道该怎么办。
1 个回答
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这里有一些关于如何入门的高层次建议。
基本上，你正在解决一个优化问题。这些算法可以用在很多问题上，有几种比较知名的方法。简单来说，就是：
- 创建一个评分函数，这个函数能给你一个数字，表示结果的好坏。数字越大，结果越好。
- 创建一个函数，它接受输入和一些参数，然后输出一个可以评分的结果。
- 这点很重要：评分函数应该根据第二步的参数有一定的连续性。如果你有两个参数，并把它们在三维空间中画出来（param1, param2, score），那么它看起来就像一个有很多起伏的大山。
- 你现在的任务就是找到这个表面上的最高点。如果你有超过两个参数，那就是一个多维的表面，但思路是一样的。
可以查一下“爬山算法”、“遗传算法”或者“优化问题”。一本不错的Python书是Toby Segaran的《编程集体智能》。
一般来说，爬山算法的步骤大概是：
- 先对参数做个好的猜测。
- 生成输出并进行评分。
- 稍微调整一个参数。
- 对输出进行评分。
- 如果结果更好，就继续这个方向；如果更差，就换个方向。
- 如果卡住了，就去表面的其他地方试试。
- 如果找到一个局部最高点，但不够好，就去其他地方再试试。
不过，实际的算法会比这复杂一些，建议你查查具体的算法。
很多研究的核心就是找到一个好的评分函数，以及如何知道哪些参数有效和如何使用它们。
按照这个大致的框架，试试把亮度/对比度作为你的输出生成函数（亮度和对比度是输入）。在评分方面，你需要一种比较两张照片是否匹配的方法——可以先选择简单的方式（比如硬编码一个区域来检查）。
一旦你开始了，就会对如何进行这个过程有更多的理解，然后可以回去查阅相关论文获取更多想法。