在Python中实现AI换脸功能，需要使用深度学习模型和人脸识别技术。OpenCV是一个流行的计算机视觉库，提供了人脸检测和识别等功能。本示例代码将演示如何使用OpenCV库来实现AI换脸功能。
首先，需要安装OpenCV库。可以使用以下命令在终端或命令提示符中安装：

pip install opencv-python

接下来，创建一个Python脚本，并导入必要的库：

import cv2
import numpy as np

在脚本中，需要加载预训练的深度学习模型，用于人脸检测和识别。可以使用OpenCV提供的预训练模型，也可以使用其他开源模型。加载模型的方法取决于所使用的模型格式。
接下来，需要加载两张人脸图像：一张是源图像（原始人脸），另一张是目标图像（要替换的人脸）。可以使用OpenCV的imread()函数来加载图像：

source_image = cv2.imread('source.jpg')
target_image = cv2.imread('target.jpg')

接下来，需要将源图像和目标图像进行对齐。可以使用OpenCV的cvtColor()函数将图像转换为灰度图像，并使用resize()函数将图像调整为相同的大小：

source_gray = cv2.cvtColor(source_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
target_gray = cv2.cvtColor(target_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
source_gray = cv2.resize(source_gray, (target_gray.shape[1], target_gray.shape[0]))

然后，可以使用OpenCV的人脸检测器来检测源图像中的人脸位置。这里使用的是Haar Cascade分类器：

face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
faces = face_cascade.detectMultiScale(source_gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))

接下来，将源图像中检测到的人脸区域裁剪出来，并进行人脸替换：

for (x, y, w, h) in faces:
face = source_image[y:y+h, x:x+w]
result = cv2.addWeighted(face, 0.5, target_image, 0.5, 0)
source_image[y:y+h, x:x+w] = result

最后，将替换后的人脸图像显示出来，并保存到文件：

cv2.imshow('Result', source_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
cv2.imwrite('output.jpg', source_image)

完整代码如下所示：
```python
import cv2
import numpy as np

Load pretrained face detection model (Haar Cascade)

face_cascade = cv2.CascadeClassifier(‘haarcascade_frontalface_default.xml’)

Load source and target images

source_image = cv2.imread(‘source.jpg’)
target_image = cv2.imread(‘target.jpg’)

Convert images to grayscale and resize them to match the target image size

source_gray = cv2.cvtColor(source_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
target_gray = cv2.cvtColor(target_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
source_gray = cv2.resize(source_gray, (target_gray.shape[1], target_gray.shape[0]))

Detect faces in the source image using the Haar Cascade model

faces = face_cascade.detectMultiScale(source_gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))

Replace faces in the source image with faces from the target image and save the result as a new image

for (x, y, w, h) in faces:
face = source_image[y:y+h, x:x+w]
result = cv2.addWeighted(