Pythonはマスクアバターを置くためにあなたのコードの行を教えます

序文

2019年末までに新たに肺炎の流行が個人として、人々に影響を与えるの普及を始めた、私たちの力はあまり外出、家庭でもしようとすることです。

技術者として、マスクを着用して、自分のアバターを設計、ヘルプの学生に呼ばれる何人かの友人を参照してください、私はそれが設計妹を減らすために考えることができる。この需要を達成するための簡単なプログラムを開発する方が良い、などAの需要があるより多くの人々が存在しなければならないと思いましたワークロード。

それはと呼ばれる機能を記述するためにいくつかの時間がかかったように、face-mask[1]コマンドラインツールを、簡単に肖像画で画像にマスクを着用することができますが、マスクの方向と大きさが顔に適合さああ〜

使用

⚠️確保Pythonバージョン3.6以上

フェイスマスクをインストール
pip install face-mask

（追加-with-マスク接尾辞がある）の肖像画で絵のようにマスクを着用し、直接画像のパスを指定し、フェイスマスクを使用して、新しい画像を生成します。
face-mask /path/to/face/picture

--showオプションを指定することで、あなたはまた、新たに生成された画像を開くには、デフォルトの画像ビューアを使用することができます。
face-mask /path/to/face/picture --show

効果

マスクを着用する人を与える

複数の人にマスクを着用する

マスクの漫画のキャラクターを着用します

実現

思考

上記の効果を達成するために、我々はどのようにすればよいですか？あなたは思うかもしれません。

• 最初は、ヒトの鼻（nose_bridge）と顔の輪郭（顎）を同定することです
• 顔が左面の輪郭点（chin_left_point）、底面点（chin_bottom_point）によって決定され、右の点（chin_right_point）に直面しています
• これは、中心線の高さの鼻および顔のマスクサイズのエンドポイントによって決定されます
• 二つの部分の平均マスク
  • 左マスクの大きさ、中心線距離に左点の顔幅を調整します
  • 右の点から中心線まで右マスク、顔の幅の大きさを調整します
• 新しい合併マスクマスクについて
• y軸の中心線に対して新しいマスク、回転角の角度を回転させます
• 元の場所に新しいマスク

顔認識については、使用することができますface_recognition[2]識別するためのライブラリを。

画像処理は、使用することができますPillow[3]処理するためのライブラリを。

コード

あなたのアイデアを持っていたら、実装は、一部の比較的簡単な作業です。しかし、使い慣れた画像変換計算ライブラリは、いくつかの時間がかかることがあります。

详细的代码请阅读 face-mask[4]。这里仅说明下最核心的步骤。

人脸识别

import face_recognition

face_image_np = face_recognition.load_image_file('/path/to/face/picture')
face_landmarks = face_recognition.face_landmarks(face_image_np)

借助 face_recognition 库可以轻松的识别出人像，最终得到的 face_landmarks 是一个列表，里面的每个 face_landmark 都表示一个人像数据。

face_landmark 是一个字典，其中的键表示人像特征，值表示该特征的点的列表。比如：

• 键 nose_bridge 表示鼻梁
• 键 chin 表示脸颊
  我们需要根据每个 face_landmark，给对应的头像戴上口罩。

获得鼻子和脸颊的特征点

import numpy as np

nose_bridge = face_landmark['nose_bridge']
nose_point = nose_bridge[len(nose_bridge) * 1 // 4]
nose_v = np.array(nose_point)

chin = face_landmark['chin']
chin_len = len(chin)
chin_bottom_point = chin[chin_len // 2]
chin_bottom_v = np.array(chin_bottom_point)
chin_left_point = chin[chin_len // 8]
chin_right_point = chin[chin_len * 7 // 8]

通过上述代码，我们获得了：

• 表示上鼻梁的一个点 nose_point
• 表示脸左点 chin_left_point
• 表示脸右点 chin_right_point
• 表示脸底点 chin_bottom_point

拆分、缩放和合并口罩

from PIL import Image

_face_img = Image.fromarray(face_image_np)
_mask_img = Image.open('/path/to/mask/picture')

# split mask and resize
width = _mask_img.width
height = _mask_img.height
width_ratio = 1.2
new_height = int(np.linalg.norm(nose_v - chin_bottom_v))

# left
mask_left_img = _mask_img.crop((0, 0, width // 2, height))
mask_left_width = get_distance_from_point_to_line(chin_left_point, nose_point, chin_bottom_point)
mask_left_width = int(mask_left_width * width_ratio)
mask_left_img = mask_left_img.resize((mask_left_width, new_height))

# right
mask_right_img = _mask_img.crop((width // 2, 0, width, height))
mask_right_width = get_distance_from_point_to_line(chin_right_point, nose_point, chin_bottom_point)
mask_right_width = int(mask_right_width * width_ratio)
mask_right_img = mask_right_img.resize((mask_right_width, new_height))

# merge mask
size = (mask_left_img.width + mask_right_img.width, new_height)
mask_img = Image.new('RGBA', size)
mask_img.paste(mask_left_img, (0, 0), mask_left_img)
mask_img.paste(mask_right_img, (mask_left_img.width, 0), mask_right_img)

上述代码主要做了如下内容：

• 将口罩左右平均分为两个部分
• 调整左口罩大小，宽度为脸左点到中心线的距离 * 宽度系数 1.2
• 调整右口罩大小，宽度为脸右点到中心线的距离 * 宽度系数 1.2
• 合并左右口罩为新口罩
  get_distance_from_point_to_line 用来获取一个点到一条线的距离，具体实现可看源代码。
  width_ratio 是宽度系数，用来适当扩大口罩。原因我们是根据脸颊的宽度计算口罩的宽度，但口罩是待在耳朵上的，真实宽度应该要更宽。

旋转口罩、并放到原图适当位置

# rotate mask
angle = np.arctan2(chin_bottom_point[1] - nose_point[1], chin_bottom_point[0] - nose_point[0])
rotated_mask_img = mask_img.rotate(angle, expand=True)

# calculate mask location
center_x = (nose_point[0] + chin_bottom_point[0]) // 2
center_y = (nose_point[1] + chin_bottom_point[1]) // 2

offset = mask_img.width // 2 - mask_left_img.width
radian = angle * np.pi / 180
box_x = center_x + int(offset * np.cos(radian)) - rotated_mask_img.width // 2
box_y = center_y + int(offset * np.sin(radian)) - rotated_mask_img.height // 2

# add mask
_face_img.paste(mask_img, (box_x, box_y), mask_img)

上述代码主要做了如下内容：

• 旋转新口罩，角度为中心线相对于 y 轴的旋转角
• 计算口罩应该放置的坐标
• 将新口罩放在原图的计算出的坐标下
• 最后就是将新图片保存到本地路径，代码不再展示。

总结

我们借助 face_recognition 库可以轻松的识别出人像，然后根据脸颊的宽度和鼻梁位置计算出口罩的大小、方向和位置，并最终生成出戴上口罩的图片。整个过程并不复杂，但在坐标计算上要格外小心，如此，我们便打造了一个短小精悍的“自动戴上口罩”程序！

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文章来源于Prodesire ，作者Prodesire http://suo.im/6kbW29