在上回faceswap深度学习AI实现视频换脸详解文章后，大家都已经学会了怎样通过训练模型来使用AI进行视频中人物脸部替换。但是现实中用来训练AI的图片资源的获取以及前期处理非常重要，如果没有良好的符合标准图片进行训练的话，也就无法获得良好的模型。

1.谷歌图片批量下载

作为一名程序员，自然不能说通过手动四处收集图片了，这里春江暮客将给大家介绍一款非常火的工具google-images-download，通过谷歌搜索自动下载所需图片，免去手动下载的烦恼。

直接使用pip安装即可


pip install google_images_download

程序安装好后使用下面命令搜索下载，这里以刘亦菲为例。

googleimagesdownload --keywords "刘亦菲" --size large

只下载大图。去掉size参数下载的图片会更多一点。

2.豆瓣图片批量下载

豆瓣电影里面的图片非常多而且是高清图片，是个非常合适的资源，这里我们使用scrapy批量下载。

首先打开刘亦菲的图片页面，审查，用如下方式查看，可知图片url存在于cover标签下的a标签下的img的src属性中，使用css很方便就可以提取了。

《faceswap训练资源获取与处理》

Scrapy spider代码：

    # -*- coding: utf-8 -*-
    import scrapy
    class LiuyifeiSpider(scrapy.Spider):
        name = 'liuyifei'
        allowed_domains = ['movie.douban.com']

        start_urls = []#定义爬取的开始页面
        for i in range(68):
            start_urls.append("https://movie.douban.com/celebrity/1049732/photos/?type=C&start=%d&sortby=like&size=a&subtype=a" % (30*i))
    #    print(start_urls)

        def parse(self, response):
            pic_url = "\n".join(response.css("div.article").css("div.cover >a >img::attr(src)").extract())   ##这里css提取图片链接
            yield {"pic_url":pic_url}

获得豆瓣上所有的关于刘亦菲的图片后就可以使用requests下载图片了。

    # -*- coding: utf-8 -*-
    import requests
    import time
    for i in open("piurl.txt").readlines():
        picname = i.strip().split("/")[-1] #图片名
        url = i.strip().replace("/m/","/l/")#链接替换
        fw = open("liuyifei/"+picname,'wb')
        fw.write(requests.get(url).content)
        fw.close()
        time.sleep(0.5)

为了获取高清的图片，把url中的参数替换成高清图片的链接。

3.提取面部图片用于训练

在通过豆瓣或者谷歌把主角的图片下载好后，就可以进行脸部的提取了，将图片放在一个文件下，进入上篇文章的目录进行主角面部特征的提取。

    python faceswap.py extract -i original -o input

4.手动剔除不符合条件的图片

再用程序提取面部特征图片后，下一步就是最痛苦的手动筛选了。

这主要是因为下载的图片可能含有其他人物或者识别错误的情况，下载图片到本地一张一张过一遍就好了。

总结：

针对图片来源问题，这里推荐大家从豆瓣用scrapy下载喜欢的要替换的明星的图片，我这里选择刘亦菲，你也可以选择迪丽热巴，baby之类的，自由选择。

图片筛选非常重要，因为神经网络识别人物会识别多个脸部，所以手动筛选部分必不可少。

在收集到大量明星的图片集后，像给哪个明星的视频换脸就给哪个明星换脸了，哈哈哈，so happy。