用Python给自己的头像加圣诞帽详解程序员

随着圣诞的到来，大家纷纷给自己的头像加上一顶圣诞帽。当然这种事情用很多P图软件都可以做到。但是作为一个学习图像处理的技术人，还是觉得我们有必要写一个程序来做这件事情。而且这完全可以作为一个练手的小项目，工作量不大，而且很有意思。

用到的工具

• OpenCV（毕竟我们主要的内容就是OpenCV…）

• dlib（前一篇文章刚说过，dlib的人脸检测比OpenCV更好用，而且dlib有OpenCV没有的关键点检测。）

用到的语言为Python。但是完全可以改成C++版本，时间有限，就不写了。有兴趣的小伙伴可以拿来练手。

流程

一、素材准备

首先我们需要准备一个圣诞帽的素材，格式最好为PNG，因为PNG的话我们可以直接用Alpha通道作为掩膜使用。我们用到的圣诞帽如下图：

我们通过通道分离可以得到圣诞帽图像的alpha通道。代码如下：

r,g,b,a = cv2.split(hat_img) 

  rgb_hat = cv2.merge((r,g,b))

  

  cv2.imwrite(“hat_alpha.jpg”,a )

为了能够与rgb通道的头像图片进行运算，我们把rgb三通道合成一张rgb的彩色帽子图。Alpha通道的图像如下图所示。

二、人脸检测与人脸关键点检测

我们用下面这张图作为我们的测试图片。

下面我们用dlib的正脸检测器进行人脸检测，用dlib提供的模型提取人脸的五个关键点。代码如下：

 # dlib人脸关键点检测器

      predictor_path = “shape_predictor_5_face_landmarks.dat”

      predictor = dlib.shape_predictor(predictor_path )  

  

      # dlib正脸检测器

      detector = dlib.get_frontal_face_detector()

  

      # 正脸检测

      dets = detector(img, 1)

  

      # 如果检测到人脸

      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)

  

              # 关键点检测，5个关键点

              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()  

这部分效果如下图：

三、调整帽子大小

我们选取两个眼角的点，求中心作为放置帽子的x方向的参考坐标，y方向的坐标用人脸框上线的y坐标表示。然后我们根据人脸检测得到的人脸的大小调整帽子的大小，使得帽子大小合适。

 # 选取左右眼眼角的点

              point1 = shape.part(0)

              point2 = shape.part(2)

  

              # 求两点中心

              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()

  

              #  根据人脸大小调整帽子大小

              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

  

              # 根据人脸大小调整帽子大小

              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区域

按照之前所述，去Alpha通道作为mask。并求反。这两个mask一个用于把帽子图中的帽子区域取出来，一个用于把人物图中需要填帽子的区域空出来。后面你将会看到。

# 用alpha通道作为mask

              mask = cv2.resize(a,(resized_hat_w,resized_hat_h))

              mask_inv =  cv2.bitwise_not(mask )

从原图中取出需要添加帽子的区域，这里我们用的是位运算操作。

 # 帽子相对与人脸框上线的偏移量

              dh = 0

              dw = 0

              # 原图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)]

  

              # 原图ROI中提取放帽子的区域

              bg_roi = bg_roi.astype(float)

              mask_inv = cv2.merge((mask_inv,mask_inv,mask_inv))

              alpha = mask_inv.astype(float )/255

  

              # 相乘之前保证两者大小一致（可能会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’)

这是的背景区域（bg）如下图所示。可以看到，刚好是需要填充帽子的区域缺失了。

然后我们提取帽子区域。

 # 提取帽子区域

   hat = cv2.bitwise_and(resized_hat,resized_hat,mask = mask)

提取得到的帽子区域如下图。帽子区域正好与上一个背景区域互补。

五、添加圣诞帽

最后我们把两个区域相加。再放回到原图中去，就可以得到我们想要的圣诞帽图了。这里需要注意的就是，相加之前resize一下保证两者大小一致，因为可能会由于四舍五入原因不一致。

 # 相加之前保证两者大小一致（可能会由于四舍五入原因不一致）

              hat = cv2.resize(hat,(bg_roi.shape[1],bg_roi.shape[]))

              # 两个ROI区域相加

              add_hat = cv2.add(bg,hat )

              # cv2.imshow(“add_hat”,add_hat) 

  

              # 把添加好帽子的区域放回原图

              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

最后我们得到的效果图如下所示。

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