基于opencv和onnxruntime的人脸融合用于Qt项目

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基于opencv和onnxruntime的人脸融合用于Qt项目，其核心代码主要参考facefusion-onnxrun（附件源码中已经包含此源码），并在此基础上进行了一些小型修改以及封装。便于直接在项目中引用。

本项目主要依赖opencv和onnxruntime，因此在使用前需要安装这两个库。建议使用opencv-4.10.0和onnxruntime1.18.1版本。源码中包含宏USE_QT_WRAPPER，如果您不希望依赖Qt，可以取消该定义可以轻松使用facefusion_api.h封装的标准接口。如果您使用USE_QT_WRAPPER则可以获得更多适配Qt的API接口。

API非Qt版本

包含两种使用方式：

• 您可以选择使用class FaceFusion（只加载一次模型），示例如下：
  
  1. FaceFusion *faceFusion = new FaceFusion("/path/MODEL_PATH");
     
  2. cv::Mat source_img = cv::imread("/path/source_path");
     
  3. cv::Mat target_img = cv::imread("/path/target_path");
     
  4. cv::Mat output_img;
     
  5. faceFusion->runSwap(source_img, target_img, output_img);

  复制代码
  
  
• 您也可以分别设置source和target，这样可以同一个source进行多次融合，示例如下：
  
  1. FaceFusion *faceFusion = new FaceFusion("/path/MODEL_PATH");
     
  2. cv::Mat source_img = cv::imread("/path/source_path");
     
  3. faceFusion->setSource(source_img);
     
  4. cv::Mat target_img = cv::imread("/path/target_path");
     
  5. cv::Mat output_img;
     
  6. faceFusion->runSwap(target_img, output_img);

  复制代码
  
  
• 您也可以直接使用静态函数接口（每次都调用会加载模型），示例如下：
  
  1. cv::Mat source_img = cv::imread("/path/source_path");
     
  2. cv::Mat target_img = cv::imread("/path/target_path");
     
  3. cv::Mat output_img;
     
  4. FaceFusion::faceSwap(source_img, target_img, output_img);

  复制代码
  1. FaceFusion::faceSwap("/path/source_path", "/path/target_path", "/path/output_path");

  复制代码
  
  

Qt版本

• Qt版本在class FaceFusion上进一步封装，使用QImage和QString作为输入输出，示例如下：
  
  1. QFaceFusion *faceFusion = new QFaceFusion("/path/MODEL_PATH");
     
  2. QImage source_img("/path/source_path");
     
  3. QImage target_img("/path/target_path");
     
  4. QImage output_img;
     
  5. faceFusion->runSwap(source_img, target_img, output_img);

  复制代码
  1. QFaceFusion *faceFusion = new QFaceFusion("/path/MODEL_PATH");
     
  2. QImage source_img("/path/source_path");
     
  3. faceFusion->setSource(source_img);
     
  4. QImage target_img("/path/target_path");
     
  5. QImage output_img;
     
  6. faceFusion->runSwap(target_img, output_img);

  复制代码
  1. QImage source_img("/path/source_path");
     
  2. QImage target_img("/path/target_path");
     
  3. QImage output_img;
     
  4. QFaceFusion::faceSwap(source_img, target_img, output_img);

  复制代码
  1. QFaceFusion::faceSwap("/path/source_path", "/path/target_path", "/path/output_path");

  复制代码
  
  
• 最后由于onnxruntime的推理时间较长，因此建议使用多线程进行推理，因此封装了QFaceFusionThread便于使用，示例如下：
  
  1. QFaceFusionThread *faceFusionThread = new QFaceFusionThread("/path/MODEL_PATH", this);
     
  2. connect(faceFusionThread, &QFaceFusionThread::swapFinished, this, [this](bool ok, const QImage& target, const QImage& output){
     
  3.     if(ok) {
     
  4.         QLabel *label = new QLabel(this);
     
  5.         label->setPixmap(QPixmap::fromImage(output));
     
  6.         label->show();
     
  7.     }
     
  8. });
     
  9. connect(faceFusionThread, &QFaceFusionThread::swapProgress, this, [this](uint64_t progress){
     
  10.     progressBar->setValue(progress);
      
  11. });
      
  12. //启动进程
      
  13. faceFusionThread->start();
      
  14. 
      
  15. //添加任务，可连续添加，线程后台队列执行，每一帧完成后emit swapFinished
      
  16. faceFusionThread->setTarget(frameImage[0]);
      
  17. faceFusionThread->setTarget(frameImage[1]);
      
  18. faceFusionThread->setTarget(frameImage[2]);
      
  19. faceFusionThread->setTarget(frameImage[3]);
      

  复制代码
  
  

配置

• 本项目使用QMake，因此在.pro文件中添加如下配置：
  
  1. include(./QFacefusion/qfacefusion.pri)

  复制代码
  
  
• pri文件中包含以下宏定义，请根据您的硬件平台选择合适的选项，注释不需要的选项
  
  1. DEFINES += WINDOWS_FACEFUSION_BUILD
     
  2. DEFINES += LINUX_FACEFUSION_BUILD
     
  3. DEFINES += MACOS_FACEFUSION_BUILD
     
  4. DEFINES += CUDA_FACEFUSION_BUILD
     
  5. DEFINES += COREML_FACEFUSION_BUILD

  复制代码

  备注：不使用cuda或coreml加速则会使用cpu进行推理，耗时较大。

  
  

模型文件

请参考facefusion-onnxrun中提供的模型文件。

1. 2dfan4.onnx            b6d33e0ab221bc9249d558cf0cbe44b0
   
2. arcface_w600k_r50.onnx 80248d427976241cbd1343889ed132b3
   
3. gfpgan_1.4.onnx        2f9d93ad985a8f45eb6dc32268a4576d
   
4. inswapper_128.onnx     a3a155b90354160350efd66fed6b3d80
   
5. yoloface_8n.onnx       bcd3728be297428848c809ae9fb4b701

复制代码

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