使用Python给头像戴上圣诞帽的图像操作过程解析


Posted in Python onSeptember 20, 2019

前言

随着圣诞的到来,大家纷纷@官方微信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(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:

使用Python给头像戴上圣诞帽的图像操作过程解析

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。

使用Python给头像戴上圣诞帽的图像操作过程解析

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。

使用Python给头像戴上圣诞帽的图像操作过程解析

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:

使用Python给头像戴上圣诞帽的图像操作过程解析

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。

使用Python给头像戴上圣诞帽的图像操作过程解析

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。

使用Python给头像戴上圣诞帽的图像操作过程解析

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.shape1,bg_roi.shape[0])) # 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。

使用Python给头像戴上圣诞帽的图像操作过程解析

源码地址:https://github.com/LiuXiaolong19920720/Add-Christmas-Hat

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持三水点靠木。

Python 相关文章推荐
跟老齐学Python之编写类之三子类
Oct 11 Python
Python的Urllib库的基本使用教程
Apr 30 Python
python实现带声音的摩斯码翻译实现方法
May 20 Python
Python的语言类型(详解)
Jun 24 Python
Windows下Anaconda的安装和简单使用方法
Jan 04 Python
Python基于jieba库进行简单分词及词云功能实现方法
Jun 16 Python
flask框架中勾子函数的使用详解
Aug 01 Python
Anaconda 查看、创建、管理和使用python环境的方法
Dec 03 Python
使用pickle存储数据dump 和 load实例讲解
Dec 30 Python
解决Tensorboard可视化错误:不显示数据 No scalar data was found
Feb 15 Python
Python实现EM算法实例代码
Oct 04 Python
pytorch加载语音类自定义数据集的方法教程
Nov 10 Python
Python 函数用法简单示例【定义、参数、返回值、函数嵌套】
Sep 20 #Python
Python 50行爬虫抓取并处理图灵书目过程详解
Sep 20 #Python
使用python获取邮箱邮件的设置方法
Sep 20 #Python
Python中的上下文管理器相关知识详解
Sep 19 #Python
Python Opencv提取图片中某种颜色组成的图形的方法
Sep 19 #Python
pandas read_excel()和to_excel()函数解析
Sep 19 #Python
python openvc 裁剪、剪切图片 提取图片的行和列
Sep 19 #Python
You might like
javascript数组与php数组的地址传递及值传递用法实例
2015/01/22 PHP
php生成唯一的订单函数分享
2015/02/02 PHP
Codeigniter的dom类用法实例
2015/06/26 PHP
PHP设置进度条的方法
2015/07/08 PHP
ThinkPHP5.0 图片上传生成缩略图实例代码说明
2018/06/20 PHP
如何在PHP中读写文件
2020/09/07 PHP
Javascript面向对象设计一 工厂模式
2011/12/20 Javascript
Jquery时间验证和转换工具小例子
2013/07/01 Javascript
jquery用offset()方法获得元素的xy坐标
2014/09/06 Javascript
JS模仿编辑器实时改变文本框宽度和高度大小的方法
2015/08/17 Javascript
JS实现网页标题栏显示当前时间和日期的完整代码
2015/11/02 Javascript
jquery插件autocomplete用法示例
2016/07/01 Javascript
Javascript发送AJAX请求实例代码
2016/08/21 Javascript
JavaScript toUpperCase()方法使用详解
2016/08/26 Javascript
基于Bootstrap仿淘宝分页控件实现代码
2016/11/07 Javascript
js实现4个方向滚动的球
2017/03/06 Javascript
微信小程序人脸识别功能代码实例
2019/05/07 Javascript
js核心基础之闭包的应用实例分析
2019/05/11 Javascript
原生js实现瀑布流效果
2020/03/09 Javascript
[01:01:04]2018DOTA2亚洲邀请赛 4.5 淘汰赛 OpTic vs TNC 第一场
2018/04/06 DOTA
[41:17]完美世界DOTA2联赛PWL S3 access vs CPG 第二场 12.13
2020/12/17 DOTA
盘点提高 Python 代码效率的方法
2014/07/03 Python
Python中二维列表如何获取子区域元素的组成
2017/01/19 Python
在Python中实现shuffle给列表洗牌
2018/11/08 Python
python爬虫 爬取58同城上所有城市的租房信息详解
2019/07/30 Python
python opencv鼠标事件实现画框圈定目标获取坐标信息
2020/04/18 Python
如何在mac版pycharm选择python版本
2020/07/21 Python
Python基于xlutils修改表格内容过程解析
2020/07/28 Python
浅谈对python中if、elif、else的误解
2020/08/20 Python
Abbacino官网:包、钱包和女士配饰
2019/04/15 全球购物
镇副书记专题民主生活会对照检查材料思想汇报
2014/10/02 职场文书
酒店工程部经理岗位职责
2015/04/09 职场文书
护理自荐信
2019/05/14 职场文书
详解JS ES6编码规范
2021/05/07 Javascript
HTTP中的Content-type详解
2022/01/18 HTML / CSS
springboot中的pom文件 project报错问题
2022/01/18 Java/Android