虚拟试戴填坑指南

　　最近，随着AR/VR技术的发展，一些项目逐渐落地，有些已经进入到我们的生活中，比如QQ视频的一些有趣的实时贴图功能，虚拟穿戴等。其中眼镜的虚拟试戴是相对比较成熟的，也已经有了一些很好的落地的项目。本人对这一块也比较感兴趣，利用课余时间进行了一些尝试，取得了不错的效果（自夸下，文末有彩蛋）。通过这篇博文，来对自己的实现的思路进行一下总结。

一、问题描述

　　将虚拟的眼镜模型（三维模型/不同视角下的图片集），精确叠加到视频中的人脸上，使得看起来就像人带着眼镜一般。即：

                                                     

二、思路

　　首先，重构出头部的三维模型，而后将眼镜的三维模型和头部的三维模型配准到一起，从而得到眼镜的姿态，最后将眼镜模型投影到像平面，就实现了虚拟试戴的效果。

　　可见，问题分为三步：头部三维模型重构、眼镜姿态估计、眼镜模型投影。下面具体介绍每一步的实现途径：

1、头部三维模型重构

　　头部三维模型重构，就是通过视频的图像序列，估计头部的三维模型。当然这里我们并不需要稠密头部模型，因为我们感兴趣的是眼镜姿态的估计，通常的做法是重构出面部关键点的稀疏三维模型，利用这些关键点，我们就能实现眼镜和头部的三维配准。

　　我在这里采取的方法为立体视觉中常用的三角测量法：

 

　　两幅图的相对位姿（R，t）利用二视图极几何得到。

　　得到的面部三维重构结果如下：

 

2、眼镜姿态估计

　　眼镜姿态的估计是计算眼镜相对于相机坐标系的位姿。

　　当得到头部的三维模型，就可以计算得到头部的姿态。头部三维模型和眼镜的三维模型的相对位姿，可以通过鼻梁处的点对齐得到，由此就能计算得到眼镜三维模型在相机坐标系中的姿态。

　　具体见下图：

 

 

3、眼镜模型的投影

　　这一步，在各种游戏引擎（如Unity）中往往有相应的功能，我这里是使用C++自己实现的，主要原理就是相机的投影模型，计算每一个三维点对应的像素点，而后将对应三维点的颜色赋值给图像中的相应像素点。这种方式比较粗陋，没有考虑光照等的渲染，因此看起来逼真度不够。 

三、遇到的一些坑

　　1、眼镜闪烁问题：即使在头部不动的情况下，眼镜还是小范围高频抖动。存在这种问题的主要原因是，面部特征点检测精度不高，检测到的特征点在其真值附近波动，导致计算的到的眼镜姿态抖动。当时想到的一种解决方案是：将连续几帧图像计算得到的姿态进行滑动加权平均，但是效果不好，还会导致头部转到较快时，眼镜滞后的现象。最后的解决办法是找到了一种更为稳定的面部特征点检测算法。

　　2、跟踪卡顿问题：当采用较大分辨率的相机时，会出现试戴的更新频率很慢，像游戏画面卡顿了一般。这是因为特征点提取算法的实时性的不够，在处理高分辨率图像时，计算速率达不到实时。最终的解决方案是：将图像保持原长宽比，缩小到一定的尺寸，用缩小后的图像进行特征点检测和面部姿态估计，而在眼镜模型的投影阶段，使用原始图像和相机内参数。

　　3、眼镜腿的遮挡问题：当脸向左/右转时，右/左眼镜腿会像插入脑袋中一般（自己脑补吧），非常影响视觉效果。这主要是因为，当脸向左/右转时，实际上右/左眼镜腿是被面部遮挡住的，因此是不可见的，当强行将其投影出来时，就会出现这种结果。严格意义上讲，要解决上述问题，需要得到面部稠密的重构，这样才能判断，眼镜模型上的哪些点可见。但是我们得到的只有稀疏的一些点，因此无法从严格意义上解决这一问题。在这里我采用的方案是：当脸部向左/右转过一定的角度，就让右/左眼镜腿不可见（不投影对应的模型）。

　　最后，给出总体的效果：https://www.bilibili.com/video/av37357227 

　　实验所用视频都是从网易公开课下载的，所用的内参数为近似估计得到的内参数。