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    如何用Python給頭像加上圣誕帽~

    • 發布:CVPy
    • 來源:冰不語
    • 時間:2017-12-25 15:38

    隨著圣誕的到來,大家紛紛@官方微信給自己的頭像加上一頂圣誕帽。當然這種事情用很多P圖軟件都可以做到。但是作為一個學習圖像處理的技術人,還是覺得我們有必要寫一個程序來做這件事情。而且這完全可以作為一個練手的小項目,工作量不大,而且很有意思。

    隨著圣誕的到來,大家紛紛@官方微信給自己的頭像加上一頂圣誕帽。當然這種事情用很多P圖軟件都可以做到。但是作為一個學習圖像處理的技術人,還是覺得我們有必要寫一個程序來做這件事情。而且這完全可以作為一個練手的小項目,工作量不大,而且很有意思。

    用到的工具

    OpenCV(畢竟我們主要的內容就是OpenCV...)

    dlib(前一篇文章剛說過,dlib的人臉檢測比OpenCV更好用,而且dlib有OpenCV沒有的關鍵點檢測。)

    用到的語言為Python。但是完全可以改成C++版本,時間有限,就不寫了。有興趣的小伙伴可以拿來練手。

    流程

    一、素材準備

    首先我們需要準備一個圣誕帽的素材,格式最好為PNG,因為PNG的話我們可以直接用Alpha通道作為掩膜使用。我們用到的圣誕帽如下圖:

    我們通過通道分離可以得到圣誕帽圖像的alpha通道。代碼如下:

    r,g,b,a = cv2.split(hat_img) rgb_hat = cv2.merge((r,g,b))cv2.imwrite("hat_alpha.jpg",a)

    為了能夠與rgb通道的頭像圖片進行運算,我們把rgb三通道合成一張rgb的彩色帽子圖。Alpha通道的圖像如下圖所示。

    二、人臉檢測與人臉關鍵點檢測

    我們用下面這張圖作為我們的測試圖片。

    下面我們用dlib的正臉檢測器進行人臉檢測,用dlib提供的模型提取人臉的五個關鍵點。代碼如下:

    # dlib人臉關鍵點檢測器 predictor_path = "shape_predictor_5_face_landmarks.dat" predictor = dlib.shape_predictor(predictor_path) # dlib正臉檢測器 detector = dlib.get_frontal_face_detector() # 正臉檢測 dets = detector(img, 1) # 如果檢測到人臉 if len(dets)>0: for d in dets: x,y,w,h = d.left(),d.top(), d.right()-d.left(), d.bottom()-d.top() # x,y,w,h = faceRect cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2,8,0) # 關鍵點檢測,5個關鍵點 shape = predictor(img, d) for point in shape.parts(): cv2.circle(img,(point.x,point.y),3,color=(0,255,0)) cv2.imshow("image",img) cv2.waitKey()

    這部分效果如下圖:

    三、調整帽子大小

    我們選取兩個眼角的點,求中心作為放置帽子的x方向的參考坐標,y方向的坐標用人臉框上線的y坐標表示。然后我們根據人臉檢測得到的人臉的大小調整帽子的大小,使得帽子大小合適。

    # 選取左右眼眼角的點 point1 = shape.part(0) point2 = shape.part(2) # 求兩點中心 eyes_center = ((point1.x+point2.x)//2,(point1.y+point2.y)//2) # cv2.circle(img,eyes_center,3,color=(0,255,0)) # cv2.imshow("image",img) # cv2.waitKey() # 根據人臉大小調整帽子大小 factor = 1.5 resized_hat_h = int(round(rgb_hat.shape[0]*w/rgb_hat.shape[1]*factor)) resized_hat_w = int(round(rgb_hat.shape[1]*w/rgb_hat.shape[1]*factor)) if resized_hat_h > y: resized_hat_h = y-1 # 根據人臉大小調整帽子大小 resized_hat = cv2.resize(rgb_hat,(resized_hat_w,resized_hat_h))

    四、提取帽子和需要添加帽子的區域

    按照之前所述,去Alpha通道作為mask。并求反。這兩個mask一個用于把帽子圖中的帽子區域取出來,一個用于把人物圖中需要填帽子的區域空出來。后面你將會看到。

    # 用alpha通道作為mask mask = cv2.resize(a,(resized_hat_w,resized_hat_h)) mask_inv = cv2.bitwise_not(mask)

    從原圖中取出需要添加帽子的區域,這里我們用的是位運算操作。

    # 帽子相對與人臉框上線的偏移量 dh = 0 dw = 0 # 原圖ROI # bg_roi = img[y+dh-resized_hat_h:y+dh, x+dw:x+dw+resized_hat_w] bg_roi = img[y+dh-resized_hat_h:y+dh,(eyes_center[0]-resized_hat_w//3):(eyes_center[0]+resized_hat_w//3*2)] # 原圖ROI中提取放帽子的區域 bg_roi = bg_roi.astype(float) mask_inv = cv2.merge((mask_inv,mask_inv,mask_inv)) alpha = mask_inv.astype(float)/255 # 相乘之前保證兩者大小一致(可能會由于四舍五入原因不一致) alpha = cv2.resize(alpha,(bg_roi.shape[1],bg_roi.shape[0])) # print("alpha size: ",alpha.shape) # print("bg_roi size: ",bg_roi.shape) bg = cv2.multiply(alpha, bg_roi) bg = bg.astype('uint8')

    這是的背景區域(bg)如下圖所示。可以看到,剛好是需要填充帽子的區域缺失了。

    然后我們提取帽子區域。

    # 提取帽子區域 hat = cv2.bitwise_and(resized_hat,resized_hat,mask = mask)

    提取得到的帽子區域如下圖。帽子區域正好與上一個背景區域互補。

    五、添加圣誕帽

    最后我們把兩個區域相加。再放回到原圖中去,就可以得到我們想要的圣誕帽圖了。這里需要注意的就是,相加之前resize一下保證兩者大小一致,因為可能會由于四舍五入原因不一致。

    # 相加之前保證兩者大小一致(可能會由于四舍五入原因不一致) hat = cv2.resize(hat,(bg_roi.shape[1],bg_roi.shape[0])) # 兩個ROI區域相加 add_hat = cv2.add(bg,hat) # cv2.imshow("add_hat",add_hat) # 把添加好帽子的區域放回原圖 img[y+dh-resized_hat_h:y+dh,(eyes_center[0]-resized_hat_w//3):(eyes_center[0]+resized_hat_w//3*2)] = add_hat

    最后我們得到的效果圖如下所示。

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