用Python给头像戴圣诞帽

来源：CVPy

随着圣诞的到来，大家纷纷@官微给自己的头像加上一顶圣诞帽。希望腾讯能给自己头像加个圣诞帽。

小编也不例外，小编的头像是玉龙雪山，如下图：

于是小编在朋友圈请求：请帮忙在玉龙雪山山顶戴一顶圣诞帽@微信官方，

满怀希望等了十个小时，每几分钟就看一次头像有没有变化，结果失望了，圣诞帽并没有加上。

既然官方不给，那就自己手动加了：

虽然这种事情用很多P图软件都可以做到，但是总觉得不够高大上。现在Python正在火热流行，能不能用Python做一个程序自动完成呢？

于是小编找到了公众号 CVPy 的一篇文章，正是教大家采用Python自动加圣诞帽的。虽然EETOP粉丝大部分是硬件相关的，但是现在Python也在逐渐渗透到了硬件设计领域，比如前两天我们发过的一篇：用Python设计芯片。因此本篇应该也可以给大家很好的启发。

以下是原文：

用P图软件给头像戴一顶圣诞帽很容易，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[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。