接下来的目标就是将这些坐标抽取到OpenGL项目中了。作为landmarks，输入进来。
当然，这一点也可以先不做，可以先找到人像部位对应的位置。
landmarks信息传入之后。
3.5 OpenFace索引解析
在网上搜索资料，终于找到了这一部分的点：

传入pixel中：

发现不太行，之前的这个是归一化过的。

得归一化才可以。
但不知道这个归一化原则是什么，按照最小值和最大值进行归一化试试。
发现不太行。

描点描的非常散乱。

按照图像宽度和高度归一化后，就成功了。

但是OpenGL渲染出来的图像还是不太行。
3.6 OpenGL渲染问题修复
现在渲染不出来的原因是关键点没了，但是关键点没了具体是怎么让OpenGL失能的，我也是不太清楚的。目前的主要矛盾到底是不是这个？
关键点补全了，是否能渲染齐全呢，我再试试。
是可以的。

那也就是意味着：
OpenGL渲染是依据着landmarks数据进行渲染的。
而我们之前有结论：

几种美颜滤镜是依据着landmarks的数据进行处理的，美颜滤镜会把最终的版本送给GLFW库让其渲染。

由此我们得出结论：

  OpenGL渲染不出来的原因是因为滤镜给不出来最终答案。
  所以主要矛盾还是在滤镜答案的给出上。修复滤镜成了重中之重。    

如何进行滤镜的修复？
弄明白滤镜是如何拿着这些点进行“美颜的”，验证能否用68个点来实现滤镜的美化。
如何弄明白滤镜是如何拿这些点美颜的呢？

就得先框定滤镜代码的范围，明白每一部分的代码是什么意思，是怎么工作起来的原理。

3.6.1 美颜滤镜代码的范围

首先在app.cc部分创建了滤镜实例：

这段代码是滤镜实例。

4个滤镜就是4个对象：

是个派生类，派生自FaceMakeupFilter父类。继承create、而init进行了一个重写。这段代码的主要意图在于声明一个对象，是没有具体的实现的。
接下来看看create。

这段代码是create静态成员函数的实现。该函数试图创建一个LipstickFilter实例，并返回一个指向该实例的指针。接下来调用init方法来初始化这个实例。如果初始化失败，则调用reset函数来释放这个智能指针所管理的对象，使其变成nullptr。最后，返回这个智能指针。

接下来就是init函数了。
1，首先通过create创建了一个mouth图像的实例对象，并将这个智能指针传给了mouth变量，此时mouth具有了那个图像的纹理数据（宽度、高度、通道数、像素信息）。
2，然后再把这个纹理数据给了全局变量，这个时候大家都能访问了。

3，以下代码设置了纹理在人脸上的应用区域。

其中frambounds是个结构体：

用来定义坐标和长宽。然后传入到全局变量中：

4，最后调用了基类的初始化函数：

（1）先初始化顶点着色器、再初始化片段着色器。
（2）再设置关键的参数和引用，这些都是渲染时所用到的。
（3）设置滤镜的强度信息；
（4）设置关键点信息。
这样就初始化完一个滤镜了。
之后这些滤镜应用关键点信息。

这一步很关键了，landmarks进来之后。这些滤镜修改了哪些数据？
进来之后，存储在了这个位置：

这儿打印一下试试水。


是136...我看看landmarks是多少吧。

他也是136。不过确实是136. 68*2可不就等于136吗。这没毛病。
这个回调函数的作用就是让每个滤镜都能获取关键点数据。
之后就应用这个函数对图像进行一个应用了。

gpuSourceImage是图像处理的起点，接下来深入到内部看一看。

最后发现，是这个函数进行的处理。

就是它进行的更新。
在这其中：

这一步将切换到专门用于美妆效果的渲染程序。传入的参数是之前通过顶点和片段着色器初始化的，专门用于处理美妆效果。然后将然后将landmarks作为顶点位置信息，这些关键点数据在SetFaceLandmarks方法中已经被转换和存储。通过glVertexAttribPointer将这些顶点位置信息传递给GPU，这些位置信息将决定美妆效果被应用的具体位置。

faceTextureCoordinates方法提供了美妆效果纹理的坐标，这些坐标基于面部关键点进行了调整，以确保美妆纹理正确映射到面部的特定区域（如嘴唇或眼睛周围）。
打印一下coord看是不是136个点。
答案不是：

是222个点，这意味着，使用的111个点版本的，而不是222个点的版本的。

打印了这个东西，发现OpenGL是按照这个来打印的。

这个坐标是按着这个来的：

现在弄清楚这些坐标是什么玩意儿，为什么有了landmarks，还有这个纹理坐标呢？
面部关键点（landmarks）：这些是从面部检测算法得到的，标识了面部的特定特征点位置，比如眼睛、鼻子、嘴巴的轮廓等。这些关键点用于确定美妆效果应该被应用到图像的哪些具体位置上。
faceTextureCoordinates提供的一组纹理坐标，用于控制美妆纹理在面部的具体投影方式。
那现在就得重新调整这部分纹理坐标了。

暂时将landmarks放上去了。现在都一样了。
然后

这一步进行一个绑定并应用。
之后进入这段代码：

auto face_indexs = this->getFaceIndexs();这行代码调用了getFaceIndexs函数，获取一个包含面部数据索引的数组。这些索引定义了如何将关键点连接起来形成多个三角形，这些三角形最终构成了整个面部的网格模型。
关键核心就是face_indexs.data(),这部分代码。

得把它改一下。

手动加完之后，再试试。

还是不太行。
那这个问题就得仔细琢磨琢磨了。
可能的问题：
（1）片段着色器可能返回了高红色和绿色分量、低蓝色分量的颜色。这可能是混合函数逻辑的结果。fgColor.a（在片段着色器中的alpha通道）可能存在问题。如果alpha始终为0，bgColor可能没有正确与前景色混合。
（2）纹理可能没有正确绑定，这可能意味着inputImageTexture2（嘴唇纹理）没有被正确采样。
（3）传递给着色器的纹理坐标或顶点可能存在问题。像intensity和blendMode这样的uniform变量可能设置不正确，导致意外的混合结果。
接下来的两条路：
插值、或者改底层代码。

插值这条路线还是最简单的。还是这么来吧。

3.6.2 插值路线
这条路线要怎么走呢？

第一步，先恢复之前的正常代码吧。恢复完成之后。

下一步选择一张差异大点的图片然后将VNN的landmarks保存下来，识别每一个点的含义，然后用这个材料插值到Openface生成的这个landmarks里面去。

眉毛的地方，有差距，还有脸的位置。既然如此。
然后开始识别之前每一个点的意思和现在每一个点的意思。
先看看能不能用Opencv给每个点打一个标号。

这是Openface。
再看看VNN。

然后将VNN的值输出出来。

已获得。
接下来开始插值。核心思路是将VNN的部分值用OpenFace代替。
插完值后运行，有一个不太好的结果。

我总感觉人脸识别失败了。
我先尝试下原始的数据试试。
原始的数据是正常的：

那也就意味着，只要重新编译了，这个图像识别的数据就已经定死了。
问题还是出在插值上，插值有问题。
这样，先将原有的landmarks的数值插进去试试。
有问题。

并且打印出来的这个值也对不上。
这绝对是把皇军给我的数据都吃了回扣了！！！！！
这个landmarks值出来的不太对。

我发现这些数据大有玄机。
Tmd，数值重复了！！！

清澈多了。
再换上试试。

这......是数量出问题了，重新打印后，恢复正常了。

到此为止。重新插值。

然后创建两个文件夹。分别是插值前和插值后效果展示。
去除掉OpenGL界面，转换成图片输出的形式。