
作者: 派森醬
來源:Python 技術
隨著圣誕節的到來,節日氣氛也越來越濃厚。大街上隨處可見掛滿飾品的圣誕樹,好多小伙伴的頭上也多了一頂紅色牛角的圣誕帽。
往年在這個時候,好多 P圖軟件 會推出給頭像加一頂圣誕帽的功能,甚至有一年大伙 @微信官方 就可以在自己的微信頭像上加一頂圣誕帽。
作為一個學習 Python 的技術人,自己可以寫程序實現這個功能,做成一個軟件當然是一件很酷的事情了。
今天就給大家分享一下如何用 Python 制作一款自動給頭像添加圣誕帽的軟件。
如果不想看實現,可以直接跳到文末獲取軟件。
我們的 頭像添加圣誕帽軟件 制作的大致思路如下:
基于以上思路,我們制作這款軟件的關鍵詞有:
看了以上思路,相信大家腦海中已經對這個軟件制作的過程有了一個大致的框架了。我們的實現主要分為:圖像制作、GUI界面、打包三大塊內容。
首先列舉一下本次軟件制作過程中需要用的的一些包模塊:
pip install opencv-python
python 系統模塊
pip install dlib
pip install pandas
pip install PySimpleGui
溫馨提示:這其中安裝 dlib 會遇到很多坑以及很多困難,一般需要一邊安裝一邊上網搜索報錯,從而找到解決辦法。保證安裝過一次之后不想嘗試第二次。
我們需要準備一個圣誕帽的圖片,格式最好為 png ,因為 png 圖片我們可以直接用 Alpha通道 作為掩膜使用。如果是 jpg 圖片,需要先轉換成 png 格式圖片。注意這里的轉換不是只改個后綴名,那樣是行不通的。
我們用到的圣誕帽如下圖:
為了能夠與 RGB 通道的頭像圖片進行運算,我們需要把圣誕帽圖像分離成 RGB 通道圖像和 alpha通道圖像:
r,g,b,a = cv2.split(hat_img)
rgb_hat = cv2.merge((r,g,b))
cv2.imwrite("hat_alpha.jpg",a)
分離之后,得到的 alpha通道圖像如下所示:
我從我的百寶箱中選擇了一張傻萌傻萌的圖片作為程序的測試圖片。
大家注意,因為我們要做人臉識別,然后自動添加帽子,所以選擇的圖片一定要是真人的正面照片,不然識別不了人臉,也就不知道在哪添加圣誕帽。
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()
我們把圖片打印出來的效果是這樣的:
看到這個圖片是不是有點熟悉,網上好多人臉識別的圖片都是這樣的。
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。
看到這里,你應該明白,我們頭像的圖片中人的臉越正面那么我們制作出來的效果越好。
# 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) # 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))
我們先將帽子的 alpha通道 作為 mask掩膜:
mask = cv2.resize(a,(resized_hat_w,resized_hat_h)) mask_inv = cv2.bitwise_not(mask)
接著,從人像圖中去除需要添加帽子的區域:
# 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')
提取后的效果圖如下:
接下來,我們提取圣誕帽的區域:
hat = cv2.bitwise_and(resized_hat,resized_hat,mask = mask)
提取后的效果圖如下:
圖像處理的最后一步是蓋帽了,就是把提取的圣誕帽區域和圖片中提取的區域相加,然后再放到原圖中去。這里需要注意的就是,相加之前resize一下保證兩者大小一致
# 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:
我們先來看效果圖:
然后再來看這部分的實現代碼:
import PySimpleGUI as sg import os.path import cv2
file_list_column = [
[sg.Submit('生成', key='Go', size=(15, 1)), sg.Cancel('退出', key='Cancel', size=(15, 1))],
[
sg.Text("圖片位置(選擇文件夾)"),
sg.In(size=(25, 1), enable_events=True, key="-FOLDER-"),
sg.FolderBrowse('瀏覽'),
],
[
sg.Listbox(
values=[], enable_events=True, size=(40, 20), key="-FILE LIST-" )
]
]
image_viewer_column = [
[sg.Text("從左邊圖片列表中選擇一張圖片:")],
[sg.Image(key="-IMAGE-")]
]
layout = [
[
sg.Column(file_list_column),
sg.VSeperator(),
sg.Column(image_viewer_column),
]
]
window = sg.Window("人像添加圣誕帽軟件", layout)
filename = '' while True:
event, values = window.read() if event == "Cancel" or event == sg.WIN_CLOSED: break if event == "-FOLDER-":
folder = values["-FOLDER-"] try:
file_list = os.listdir(folder) except:
file_list = []
fnames = [
f for f in file_list if 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!添加失敗了!')
cv2.destroyAllWindows()
這里我選用的是 PySimpleGUI 框架來做的,比較簡單。界面分為左右兩部分,左邊是兩個按鈕(確定和取消)加一個文件夾選擇器,再加一個圖片文件列表;右邊是一個圖片展示框。
左邊選擇文件夾后,會在下方列出文件夾里包含 .png 和 .jpg 的圖片列表。點擊圖片列表中的圖片,會在右邊顯示你所選擇的圖片。這個選中的圖片也就是我們后面需要添加圣誕帽的圖片。
這里需要注意的是,PySimpleGUI 的圖片展示默認只支持 png 格式的,所以我在展示的時候做了判斷,如果是 jpg 格式的圖片,我就用 cv2 將其轉換成 png 格式,然后再進行展示。
到這里,我們的關鍵步驟就完成了。接下來就是將我們兩部分代碼進行整合。其實也很簡單,只需要在 GUI 界面上用戶點擊 “生成” 按鈕時,后臺接收到圖片的路徑,傳遞給我們的圖片處理函數,在處理完后將圖片保存在文件夾下,并更新 GUI 界面右邊的展示的圖片即可。
最終的運行效果:
打包軟件我們還是用熟悉的 pyinstaller 模塊,將代碼打包成可執行的 exe 格式。
首先下載我們所需的模塊包:
pip install pyinstaller
接著在命令行敲下打包命令:
pyinstaller christmashat.py
這個 christmashat.py 就是我們所寫的程序了。
打包比較耗時,耐心等著就行。打包完成后,在我們代碼的目錄下會生成三個文件夾:
我們只需要關注 dist 就行。dist 文件夾下面是 christmashat 子文件夾,再進去就可以找到我們的 christmashat.exe 文件了。由于我們的程序運行有兩個依賴文件,分別是我們的圣誕帽圖片和我們的人臉識別訓練集,所以我們需要將這兩個文件放入這個 EXE 文件所在的文件夾下。
現在雙擊 christmashat.exe 文件就可以正常運行了。
本文從一個實際需求出發,向大家講解了一個頭像添加圣誕帽軟件的誕生過程。相對于之前的一些小應用來說,涉及的知識點較多,可能還是有點復雜的。其中有一些知識點限于篇幅原因沒有詳細講解,大家可以自己私下補充。
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