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：
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<i>本文来源gaodai$ma#com搞$代*码网2</i>
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))
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转载请注明原文链接：使用Python给头像戴上圣诞帽的图像操作过程解析
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