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都在发做圣诞树我来点不一样的用python给对象戴一顶圣诞帽

时间：2021-05-26 22:40:56

文章目录

一、啰嗦两句二、流程思路三、要准备这些四、图像制作五、软件界面六、打包为exe软件七、写在后面

一、啰嗦两句

这不圣诞节了，看着大家都说怎么做圣诞树，我寻思，这玩意做出来你也只能放到电脑上撒，不开机那不就看不到了，送对象也不行啊，万一对象不玩电脑呢，对吧。

但是圣诞节又要到了，那必须安排，高低得整两手~

于是灵机一动，圣诞老头不是还有顶帽子吗？这不得给对象也来一顶圣诞帽。

啊这…这颜色不太对劲

喔不对，圣诞帽咱应该是红色的

那这个就送给你们吧…

普通人都是PS批图，咱们不一样，作为技术人员，咱们得自己写程序实现，这不比P图有意思？

那今天就探索一下用 Python 来自动给女朋友照片添加圣诞帽吧~

什么？只想要软件？可真刑，直接翻到最后吧，就再讲讲怎么打包成人人都能用的软件，打包好的软件我也放到最后，拿完记得点个赞，点完赞腰好腿好肾也好，女朋友也更爱你了~

二、流程思路

既然是要做成一个软件，那么首先要写界面才能操作。

然后准备一张女朋友和一顶圣诞帽子的图片~

什么没有女朋友？emmmm…

那用你兄弟的吧，嘿嘿~

要把帽子给女朋友戴上，首先得识别她的面部五官，再把帽子给女朋友戴上。

差不多就这么几个意思吧~

我们主要通过制作图像→界面开发→打包exe可执行文件三部分，附带一下人脸识别啥的~

三、要准备这些

这是咱们要用到的模块和包，安装方法写在注释了。

cv2 # pip install opencv-python dlib# pip install dlibnumpy# pip install pandasPySimpleGUI # pip install PySimpleGuios # 系统自带的，不用安装

安装模块慢就加上国内的镜像源，对照我下面的方法即可。

安装这个dlib模块的时候注意下，直接安装是不成功的，不然很坑，首先它缺少Cmake和CBoot这两个包，需要先安装一下。

安装 Cmake

# 正常下载方法pip install cmake# 使用镜像源下载方法，这样更快。pip install cmake -i /pypi/simple

安装CBoot

# 正常下载方法pip install boost# 使用镜像源下载方法pip install boost -i /pypi/simple

然后再安装dlib ，一般来说正常安装即可，但不一般的是，可能会失败，我这里都列举出来。

# 1、直接pip安装pip install dlib# 2、使用镜像源安装pip install dlib -i /pypi/simple# 3、使用下载好的.whl包安装# 你下载好的文件放在哪里，就在命令提示符窗口进入到你的那个文件夹下操作，比如下载到C盘了，使用C:命令进入C盘后再执行。# python3.7 的包安装pip install dlib-19.17.99-cp37-cp37m-win_amd64.whl# python3.8 的包安装pip install dlib-19.19.0-cp38-cp38-win_amd64.whl# 这两个包左侧扫一下码领，文章拉到最上面左侧就看到了。# 4、如果还是失败，就试试这个方法，我就是这样安装成功的。pip instal1 dlib==19.6.1

四、图像制作

关于圣诞帽的设置准备

准备一个PNG格式的圣诞帽图片，png 图片可以直接用 Alpha通道作为掩膜使用。就算你是 jpg 格式，也要先转换成 png 格式，不要直接重命名改格式，要么你找个图片，截图保存的格式改成png，要么找个软件，比如PS去改一下。

找个差不多这样的

为了能够与 RGB 通道的头像图片进行运算，这里要将帽子图像分离成 RGB 通道图像和 alpha通道图像。

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

分离后得到的 alpha通道图像长这样：

然后来实现人脸识别

为了你们学习，我真的是呕心沥血，都把女朋友照骗用来测试了~

来，上照骗…

既然是要做人脸识别，那么照骗就必须要真人正面照，不然你整个侧面的也识别不了撒~

识别不了，那帽子它就会自动变色，越来越绿，飞到了你的头顶…

接下来用 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。

# 人脸关键点检测器predictor_path = "shape_predictor_5_face_landmarks.dat"predictor = dlib.shape_predictor(predictor_path) # 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()

图片打印效果

自动调节帽子大小

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。

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。

所以啊，女朋友照片的脸有多正面做出来的效果就有多好。

# 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)# 根据人脸大小调整帽子大小factor = 1.5resized_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))

帽子区域处理

首先把帽子的 alpha通道作为 mask掩膜：

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

然后从人像图中去除需要添加帽子的区域：

# 帽子相对与人脸框上线的偏移量dh = 0dw = 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')

提取后效果图

再提取帽子区域

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

效果图

给女朋友戴帽子

帽子处理好了就该给她戴上去了，把提取的圣诞帽区域和图片中提取的区域相加后放到原图中去。

注意：相加之前resize一下保证两者大小一致。

# 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[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

最后的效果图

五、软件界面

效果展示

女朋友太多了，这里就选用现女友了，免得这些前女友又回来找我。

GUI界面实现代码

import PySimpleGUI as sgimport os.pathimport cv2file_list_column = [[sg.Submit('立即戴帽', key='Go', size=(15, 1)), sg.Cancel('溜了溜了', key='Cancel', size=(15, 1))],[sg.Text("图片存放位置"),sg.In(size=(25, 1), enable_events=True, key="-FOLDER-"),sg.FolderBrowse('选择'),],[sg.Listbox(values=[], enable_events=True, size=(40, 20), key="-FILE LIST-")]]image_viewer_column = [[sg.Text("从左边女朋友中选择一个:")],[sg.Image(key="-IMAGE-")]]layout = [[sg.Column(file_list_column),sg.VSeperator(),sg.Column(image_viewer_column),]]window = sg.Window("给女朋友添加一个圣诞帽", layout)filename = ''while True:event, values = window.read()if event == "Cancel" or event == sg.WIN_CLOSED:breakif event == "-FOLDER-":folder = values["-FOLDER-"]try:file_list = os.listdir(folder)except:file_list = []fnames = [ffor f in file_listif os.path.isfile(os.path.join(folder, f))and f.lower().endswith((".jpg", ".png"))]window["-FILE LIST-"].update(fnames)elif event == "-FILE LIST-":try:filename = os.path.join(values["-FOLDER-"], values["-FILE LIST-"][0])if filename.endswith('.jpg'):im = cv2.imread(filename)cv2.imwrite(filename.replace('jpg', 'png'), im)window["-IMAGE-"].update(filename=filename.replace('jpg', 'png'))except Exception as e:print(e)elif event == "Go":try:# output = add_hat(filename)# 展示效果# cv2.imshow("output",output)# cv2.waitKey(0)# cv2.imwrite("output.png",output)# print(output)window["-IMAGE-"].update(filename='output.png')except:print('OMG！添加失败了！')cv2.destroyAllWindows()

界面是用 PySimpleGUI 框架做的，分为左右两部分，左边是确定/取消/文件夹选择/图片文件列表,右边是图片展示栏。

选择好存放照片的文件夹后，你准备好的女朋友照片会在图片文件列表显示出来，这里图片是没限制的，JPG/PNG格式的都可以用。

选择列表里的女朋友点一下，就可以在右边显示出来照片。

你选中哪张，后面就给谁带上了帽子…

那么为什么这里就不限制图片格式了呢？

因为 PySimpleGUI 的图片展示默认只支持 png 格式的，这部分我加了一个判断，如果是 jpg 格式的图片，就用 cv2 转换成 png 格式再进行展示。

关键步骤到这里已经完成了，然后将两部分代码整合。

在 GUI 界面上点一下 “立即戴帽” 按钮时，后台接收到图片的路径，传递给我们的图片处理函数，在处理完后将图片保存在文件夹下，并更新在 GUI 界面右边的展示的图片即可。

最终效果展示