Python научить вас строки кода, чтобы надеть маску Аватар

предисловие

К концу 2019 года новая эпидемия пневмонии стала распространяться влиять на людей, как люди, наша сила, чтобы попытаться быть дома, выйти меньше.

Смотрите некоторые друзья призван помочь студентам разработать свой собственный аватар носить маску, как технический человек, я думал, что должно быть больше людей есть такой спрос, то лучше разработать простую программу для достижения этого требования можно считать, чтобы помочь уменьшить дизайн сестру нагрузка.

Так что потребовалось некоторое время , чтобы написать функцию , называемые face-mask[1]инструменты командной строки, можно легко носить маску к изображению на портрете, но направление и размер маски приспособлены к лицу о ~

использование

⚠️ обеспечения версии Python 3.6 и выше

Установить лицо маску
pip install face-mask

Используйте лицо маску, указать путь к изображению непосредственно носить маску в виде рисунка в портрете, и создаст новую картину (есть дополнительный суффикс -с-маска):
face-mask /path/to/face/picture

Задавая --show вариант, вы можете также использовать для просмотра изображений по умолчанию, чтобы открыть вновь созданные изображения:
face-mask /path/to/face/picture --show

эффект

Дайте человеку носить маску

носить маску более чем одного человека ,

чтобы носить маски героев мультфильмов

реализация

мышление

Для достижения указанного выше эффекта, как мы должны делать? Вы можете подумать:

• Во-первых, чтобы идентифицировать человеческий нос (nose_bridge) и контур лица (подбородок)
• Лицо определяется точкой левого контура лица (chin_left_point), нижняя точка лица (chin_bottom_point) и сталкиваются с правой точки (chin_right_point)
• Она определяется конечной точкой размера носа и лица маски высоты центральной линии
• Маски в среднем на две части
  • Регулировка размера левой маски, ширина поверхности левой точки на осевую линии расстояния
  • Регулировка размера правильных масок, ширину лица с правой точки к центральной линии
• О новых слияниях маски маски
• Поворот новой маски, угол угла поворота относительно центральной линии оси у
• Новая маска на прежнем месте

О распознавании лица, вы можете использовать face_recognition[2]библиотеку для идентификации.

Обработка изображений, вы можете использовать Pillow[3]библиотеку для обработки.

код

Если у вас есть идея, реализация является частью относительно простой задачей. Но вычисление преобразования библиотеки знакомые и изображения могут занять некоторое время.

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！

对人脸识别感兴趣的同学可以在百度ai的官网上在线体验下，点击跳转 https://ai.baidu.com/tech/face/compare

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