编程实现人脸加工主要涉及以下步骤和技术：
人脸检测与识别
使用图像处理技术，通过算法对图像中的人脸进行检测和识别。常用的算法有Haar特征检测、卷积神经网络（CNN）。
人脸特征提取
通过特征提取算法，将人脸图像中的特征点提取出来。这些特征点包括眼睛、嘴巴、鼻子等部位的位置和形状。
图像编辑与融合
根据提取到的特征点，对目标图像和源图像进行编辑和融合。可以通过图像处理算法修改目标图像中的人脸部分，然后将源图像中的人脸部分与目标图像融合起来，实现换脸效果。
美颜与特效添加
根据需求，对人脸进行美颜效果的添加，如皮肤平滑、皱纹修复、肤色调整等。还可以添加一些特效，如滤镜、人脸变形等。
编程语言和库的选择
编程变脸程序的实现一般使用编程语言和图像处理库，如Python和OpenCV等。开发者可以根据自己的需求和技术能力，通过学习相关的算法和技术，编写相应的代码实现自己想要的变脸效果。
其他技术和工具
可以利用现有的人脸处理库和人工智能平台，例如Dlib、TensorFlow等，来增强人脸加工的效果和效率。
示例代码（使用Python和OpenCV）
```python
import cv2
import numpy as np
加载OpenCV库
cv2.namedWindow（'Original', cv2.WINDOW_AUTOSIZE）
cv2.namedWindow（'Transformed', cv2.WINDOW_AUTOSIZE）
读取源图像和目标图像
source_image = cv2.imread（'source.jpg'）
target_image = cv2.imread（'target.jpg'）
获取源图像和目标图像的人脸关键点
source_landmarks = np.load（'source_landmarks.npy'）
target_landmarks = np.load（'target_landmarks.npy'）
创建一个空白图像，用于显示合成结果
result_image = np.zeros（（500, 500, 3）, dtype=np.uint8）
将源图像和目标图像的人脸部分进行融合
for （x1, y1）, （x2, y2） in zip（source_landmarks, target_landmarks）:
cv2.circle（result_image, （x1, y1）, 5, （255, 255, 255）, -1）
cv2.circle（result_image, （x2, y2）, 5, （0, 0, 255）, -1）
cv2.line（result_image, （x1, y1）, （x2, y2）, （255, 0, 0）, 2）
将融合后的图像显示在窗口中
cv2.imshow（'Original', source_image）
cv2.imshow（'Transformed', result_image）
等待按键，然后关闭窗口
cv2.waitKey（0）
cv2.destroyAllWindows（）
```
注意事项
数据获取：
需要获取源图像和目标图像的人脸关键点数据，可以使用Face++、Dlib等API进行人脸检测和关键点提取。
特征匹配：
将源图像和目标图像的人脸特征进行匹配，确保特征点对应准确。
后处理：
对合成结果进行后处理，如平滑处理、色彩调整等，以提高视觉效果。
通过以上步骤和代码示例，可以实现基本的人脸加工功能。对于更复杂的应用，如AI换脸，可能需要更深入的机器学习和图像处理技术。