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**：interactive image warping（2023年andreas gustafsson）
以眼睛中心為中心點，對眼睛區域向外放大，就實現了大眼的效果。大眼的基本公式如下，
假設眼睛中心點為o(x,y)，大眼區域半徑為radius，當前點位為a(x1,y1)，對其進行改進，加入大眼程度控制變數intensity，其中intensity的取值範圍為0～100。
其中，dis表示ao的歐式距離，k表示縮放比例因子，k0表示大眼程度，xd,yd表示a點經過大眼變換後的目標點b的座標。
當k=0時，目標點b與o點重合。
當k=1時，目標點b與a點重合。
當k<1.0時，目標點b的計算函式單調遞增，眼睛放大。
當k>1.0時，目標點b的計算函式單調遞減，眼睛縮小。
人眼半徑求法，
根據眼睛左右2個關鍵點來計算大眼區域所在的半徑radius
大眼程度intensity求法，
根據影象解析度，結合實際經驗來計算大眼程度intensity。
比如intensity = 15*512*512/(width*height)
適用於任何球形區域性形變的場景，比如大眼，比如嘴唇微笑。
import cv2
import math
import numpy as np
def big_eye_adjust_fast(src, pointx, pointy, radius, strength):
processed_image = np.zeros(src.shape, np.uint8)
processed_image = src.copy()
height = src.shape[0]
width = src.shape[1]
powradius = radius * radius
maskimg = np.zeros(src.shape[:2], np.uint8)
cv2.circle(maskimg, (pointx, pointy), math.ceil(radius), (255, 255, 255), -1)
mapx = np.vstack([np.arange(width).astype(np.float32).reshape(1, -1)] * height)
程式設計客棧 mapy = np.hstack([np.arange(height).astype(np.float32).reshape(-1, 1)] * width)
offsetx = mapx - pointx
offsety = mapy - pointy
xy = offsetx * offsetx + offsety * offsety
scalefactor = 1 - xy / powradius
scalefactor = 1 - strength / 100 * scalefactor
ux = offsetx * scalefactor + pointx
uy = offsety * scalefactor + pointy
ux[uwww.cppcns.comx < 0] = 0
ux[ux >= width] = width - 1
uy[uy < 0] = 0
uy[uy >= height] = height - 1
np.copyto(ux, mapx, where=maskimg == 0)
np.copyto(uy, mapy, where=maskimg == 0)
ux = ux.astype(np.float32)
uy = uy.astype(np.floa程式設計客棧t32)
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