文章概要
前言
双十一刚过，这个全民吃土的时期，闲鱼非常贴心的推出了一个土味表情包的活动，可以通过定制表情包来吐槽并分享大家吃土的心声，这篇文章将为大家介绍如何用Python和weex快速搭建这样一个基于人脸识别的活动项目。
关键词：weex、Python、人脸识别
- 前端搭建
前端页面主要包括：拍照和生成表情两部分。
1.1 拍照
拍照使用的是windvane的拍照模块，目前只能支持weex环境，h5环境暂时只能通过提示和拉端让引导用户到闲鱼or手淘去生成土味表情。在手淘的最新版本8.1.0中，直接用WVCamera.takePhoto进行拍照和上传图片可能出现问题，所以需要把拍照和上传图片分开调用，上传图片使用WVCamera.confirmUploadPhoto接口。
var
params
= {
type:
‘0’
,
};
window.
WindVane
.call(
‘WVCamera’
,
‘takePhoto’
,
params
,
function
(e) {
var
uploadParams = {
// 需要上传的照片的路径
path: e.localPath,
// 上传方式
v:
‘2.0’
,
// 业务代码
bizCode:
‘mtopupload’
};
setTimeout(
function
() {
window.
WindVane
.call(
‘WVCamera’
,
‘confirmUploadPhoto’
, uploadParams,
function
(e) {
alert(
'upload success: ’
-
JSON.stringify(e));
},
function
(e) {
alert(
'upload failure: ’
-
JSON.stringify(e));
});},
20
);
},
function
(e) {
alert(
'takePhoto failure: ’
- JSON.stringify(e));
});
1.2 生成表情
通过调用后台接口，传人照片地址和表情模板编号，生产表情后，接口会返回表情的地址然后渲染。
效果如下
- 服务端搭建
工程服务端使用纯Python搭建，可以满足快速搭建并部署上线活动的需求，使用的是SocketServer、BaseHTTPServer这两个库构建出的Http服务器：
socketserver是标准库中的一个高级模块，用于网络客户端与服务器的实现。模块中，已经实现了一些可供使用的类，socketserver模块包括许多可以简化TCP,UDP,UNIX域套接字服务器实现的类；
BaseHTTPServer模块构造了HTTP请求处理基类BaseHTTPRequestHandler，它继承自SocketServer模块中的StreamRequestHandler类；
用起来很方便，调用如下：
import
BaseHTTPServer
as
webservice
from
SocketServer
import
ThreadingMixIn
from
BaseHTTPServer
import
HTTPServer
,
BaseHTTPRequestHandler
if
name ==
‘main’
:
serverAddress = (
‘’
, PORT)
server =
ThreadingHttpServer
(serverAddress,
RequestHandler
)
server.serve_forever()
当有http请求，会触发RequestHandler的do_GET回调，执行里面的业务代码
class
RequestHandler
(webservice.
BaseHTTPRequestHandler
):
def
do_GET(
self
):
基础的调用实现之后，接下来的工作还有用ThreadingHttpServer来实现多线程的webserver，对参数做签名校验，使用Nginx来做分流等…就不一一细说了。
- 算法选型
人脸融合到表情包的过程可以分四步：
人脸检测
人脸位置对齐
提取脸部五官特征，合成到表情包
调节脸的色调
3.1 在人脸识别部分，我们使用的是dlib库，可以很方便快捷的识别出脸部的68个点，点位置的分布如图：
使用起来很简单：
初始化dlib
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor(PREDICTOR_PATH)
获取脸部特征点
def
get_landmarks(im):
rects = detector(im,
1
)
if
len(rects) >
1
:
raise
TooManyFaces
if
len(rects) ==
0
:
raise
NoFaces
return
numpy.matrix([[p.x, p.y]
for
p
in
predictor(im, rects[
0
]).parts()])
3.2 人脸位置对齐，我们取到两张脸的标记矩阵之后，通过使用奇异值分解计算旋转，再利用仿射变换矩阵转化：
def
warp_im(im, M, dshape):
output_im = numpy.zeros(dshape, dtype=im.dtype)
cv2.warpAffine(im,
M[:
2
],
(dshape[
1
], dshape[
0
]),
dst=output_im,
borderMode=cv2.BORDER_TRANSPARENT,
flags=cv2.WARP_INVERSE_MAP)
return
output_im
3.3 提取人脸中间特征包括了眼睛、眉毛、鼻子、嘴巴，将这个T字型的关键区域，需要将特征连接成一个凸多边形，然后使用cv.fillConvexPoly填充生成mask遮罩，遮罩的边缘外部羽化扩展，隐藏不连续区域，而表情包的底图需要先将原有的表情擦除，防止原有特征影响照片的图案，再将遮罩与表情包底图的脸部特征矩阵对齐，得到混合图案。
3.4 调节脸的色调是最后一步，经过上一步合成的脸还是原来的色值，需要转换为黑白的图片，首先去色，然后使用gamma曲线调节对比度，让脸部黑色部分更黑，白色部分更白，特征更加明显，调节对比度方法如下：
传入参数越大对比度越高
def
gamma_trans(img,gamma):
gamma_table = [numpy.power(x/
255.0
,gamma)*
255.0
for
x
in
range(
256
)]
gamma_table = numpy.round(numpy.array(gamma_table)).astype(numpy.uint8)
return
cv2.LUT(img,gamma_table)
- 算法优化
我们从两个方面对算法做了简单的优化：
一是使用多进程优化，这步使用的是loky库实现：
import
loky
from
loky
import
get_reusable_executor
执行部分：
work_thread为机器能使用的最大进程数
executor = get_reusable_executor(max_workers=work_thread, timeout=
60
)
params
= []
传入需要多进程执行的方法名和参数，多个参数需要合成一个传入
result = executor.map(do_func,
params
)
try
:
while
1
:
re = result.
next
()
需要注意的是dlib的初始化部分，需要放入多进程优化的函数中，如果作为单例，dlib库会报no safe错误，而当dlib初始化放到了多进程的函数中，每次初始化都会调用一遍，这也是一个耗时的点，使用时需要去权衡优化。
另外还有一点需要注意是，如果你的功能是用Python2实现，另一个更加主流方便的多进程库Process则不能使用，与dlib会有冲突。
二是压缩检测区域，可以对原图先复制一个副本然后将副本压缩至1/4，然后传入dlib中进行识别，再对识别出的landmarks特征数组乘以4，得到原来的特征位置，再来处理原图和复原后的特征点集。除了压缩还可以通过裁剪来减小dlib的计算量，截取ROI区域，识别时将表情包人脸的区域截取出来传入dlib，聚焦图片中部位置识别，或者可以配合OpenCV的背景去除来缩小识别区域。
总结
以上就是表情包活动的全部实现流程了，其中性能、效果还有很多可以优化的点，欢迎大家在闲鱼或者手淘体验”拯救吃土族“定制表情包并提出建议和反馈~