Python实战之基于OpenCV的美颜挂件制作

基于 snapchat 的增强现实

胡子挂件融合

第一个项目中，我们将在检测到的脸上覆盖了一个小胡子。我们可以使用从摄像头捕获的连续视频帧，也可以使用单张测试图像。在进行实际讲解程序的关键步骤前，首先查看应用程序预期输出的结果图像：

项目的第一步是检测图像中的人脸。如上图所示，使用青色矩形绘制图像中检测到的人脸的位置和大小；接下来迭代图像中所有检测到的人脸，在其区域内搜索鼻子，粉红色矩形表示图像中检测到的鼻子；检测到鼻子之后，就要根据之前计算出的鼻子的位置和大小来调整我们想要覆盖“胡子”挂件的区域，蓝色矩形表示计算获得的胡须将被覆盖的区域位置。如果处理的目标是连续视频帧，在处理完成所有检测到的人脸后，将继续分析下一帧。

根据上述描述，程序应当首先检测图像中的人脸和鼻子。为了检测这些对象，创建了两个分类器，一个用于检测人脸，另一个用于检测鼻子：

# 用于人脸和鼻子检测的级联分类器
face_cascade = cv2.cascadeclassifier("haarcascade_frontalface_default.xml")
nose_cascade = cv2.cascadeclassifier("haarcascade_mcs_nose.xml")

一旦创建了分类器，下一步就是使用 cv2.detectmultiscale() 函数检测图像中的这些对象。cv2.detectmultiscale() 函数检测输入灰度图像中不同大小的对象，并将检测到的对象作为矩形列表返回。例如，检测人脸时使用以下代码：

faces = face_cascade.detectmultiscale(gray, 1.3, 5)

接下来，遍历检测到的人脸，尝试检测鼻子：

# 遍历检测到的人脸
for (x, y, w, h) in faces:
    # 根据检测到的面大小创建感兴趣区域(roi)
    roi_gray = gray[y:y + h, x:x + w]
    roi_color = frame[y:y + h, x:x + w]

    # 在检测到的人脸内检测鼻子
    noses = nose_cascade.detectmultiscale(roi_gray)

检测到鼻子后，遍历所有检测到的鼻子，并计算将被“胡子”挂件覆盖的区域。过滤掉错误的鼻子位置后，将“胡子”挂件根据先前计算的区域覆盖在图像上：

for (nx, ny, nw, nh) in noses:
    # 计算将被“胡子”挂件覆盖的区域坐标
    x1 = int(nx - nw / 2)
    x2 = int(nx + nw / 2 + nw)
    y1 = int(ny + nh / 2 + nh / 8)
    y2 = int(ny + nh + nh / 4 + nh / 6)

    if x1 < 0 or x2 < 0 or x2 > w or y2 > h:
        continue

    # 计算将被“胡子”挂件覆盖的区域尺寸
    img_moustache_res_width = int(x2 - x1)
    img_moustache_res_height = int(y2 - y1)

    # 调整掩膜大小，使其与放置“胡子”挂件的区域相等
    mask = cv2.resize(img_moustache_mask, (img_moustache_res_width, img_moustache_res_height))

    # 翻转掩膜
    mask_inv = cv2.bitwise_not(mask)

    # 将“胡子”挂件调整为所需区域
    img = cv2.resize(img_moustache, (img_moustache_res_width, img_moustache_res_height))
    # 获取原始图像的roi
    roi = roi_color[y1:y2, x1:x2]
    # 创建roi背景和roi前景
    roi_bakground = cv2.bitwise_and(roi, roi, mask=mask_inv)
    roi_foreground = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)
    # 获取结果
    res = cv2.add(roi_bakground, roi_foreground)
    # 将res置于原始图像中
    roi_color[y1:y2, x1:x2] = res
    break

上述程序的关键在于 img_mustache_mask 图像。此图像是使用要融合的“胡子”图像的 alpha 通道创建的，使用此图像，将可以只绘制叠加图像的前景，基于融合图像的 alpha 通道创建的“胡子”蒙版如下：

img_moustache = cv2.imread('moustache.png', -1)
img_moustache_mask = img_moustache[:, :, 3]
cv2.imshow("img moustache mask", img_moustache_mask)

获得的胡子蒙版，如下所示：

增强现实融合“胡子”挂件后的结果如下所示：

这里不再针对视频帧的处理进行讲解，因为其方法与单个图像相同，在接下来的完整代码中，给出对连续视频帧进行增强现实的代码。

完整代码

import cv2

# 用于人脸和鼻子检测的级联分类器
face_cascade = cv2.cascadeclassifier("haarcascade_frontalface_default.xml")
nose_cascade = cv2.cascadeclassifier("haarcascade_mcs_nose.xml")

# 加载胡子图像
img_moustache = cv2.imread('moustache.png', -1)
# 创建胡子蒙版
img_moustache_mask = img_moustache[:, :, 3]
# 将胡子图像转换为 bgr 图像
img_moustache = img_moustache[:, :, 0:3]

# 创建 videocapture 对象
video_capture = cv2.videocapture(0)

while true:
    # 从 videocapture 对象捕获帧
    ret, frame = video_capture.read()
    # 将 frame 转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtcolor(frame, cv2.color_bgr2gray)
    # 检测人脸
    faces = face_cascade.detectmultiscale(gray, 1.3, 5)

    # 迭代检测到的人脸
    for (x, y, w, h) in faces:
        # 根据检测到的人脸大小创建roi
        roi_gray = gray[y:y + h, x:x + w]
        roi_color = frame[y:y + h, x:x + w]
        # 在检测到的人脸中检测鼻子
        noses = nose_cascade.detectmultiscale(roi_gray)

        for (nx, ny, nw, nh) in noses:
            # 计算将放置 “胡子” 挂件的坐标
            x1 = int(nx - nw / 2)
            x2 = int(nx + nw / 2 + nw)
            y1 = int(ny + nh / 2 + nh / 8)
            y2 = int(ny + nh + nh / 4 + nh / 6)

            if x1 < 0 or x2 < 0 or x2 > w or y2 > h:
                continue

            # 计算“胡子”挂件区域的尺寸
            img_moustache_res_width = int(x2 - x1)
            img_moustache_res_height = int(y2 - y1)

            # 根据挂件区域缩放“胡子”蒙版
            mask = cv2.resize(img_moustache_mask, (img_moustache_res_width, img_moustache_res_height))
            # 翻转蒙版
            mask_inv = cv2.bitwise_not(mask)
            # 缩放“胡子”挂件
            img = cv2.resize(img_moustache, (img_moustache_res_width, img_moustache_res_height))

            # 从原始图像中获取roi
            roi = roi_color[y1:y2, x1:x2]
            # 创建roi前景和背景
            roi_bakground = cv2.bitwise_and(roi, roi, mask=mask_inv)
            roi_foreground = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)

            # roi_bakground 与 roi_foreground 加和获取结果
            res = cv2.add(roi_bakground, roi_foreground)
            roi_color[y1:y2, x1:x2] = res

            break
    # 显示结果
    cv2.imshow('snapchat-based opencv moustache overlay', frame)

    # 按下 “q” 键退出
    if cv2.waitkey(1) & 0xff == ord('q'):
        break

# 释放资源
video_capture.release()
cv2.destroyallwindows()

眼镜挂件融合

在这一实战程序中，我们将学习在检测到的面部眼睛区域上融合眼镜挂件。我们通过下图首次查看程序预期结果：

同样为了实现眼镜挂件融合，需要首先使用眼睛检测器检测图像中的眼睛：

eyepair_cascade= cv2.cascadeclassifier("haarcascade_mcs_eyepair_big.xml")

上图中青色矩形表示检测到的人脸在图像中的位置和大小；粉红色矩形表示图像中检测到的眼睛；黄色矩形表示眼镜将被覆盖的位置，其根据眼睛所在区域的位置和大小进行计算。

同时，为融合的眼镜眼镜挂件图像增加一些透明度，以使它们更逼真，眼镜图像蒙版如下所示：

融合后的结果图像如下图所示：

完整代码

基本代码与上例相同，因此不再进行赘述，需要注意的是“眼镜”挂件的融合区域计算。

import cv2

face_cascade = cv2.cascadeclassifier("haarcascade_frontalface_default.xml")
eyepair_cascade = cv2.cascadeclassifier("haarcascade_mcs_eyepair_big.xml")

img_glasses = cv2.imread('glasses.png', -1)
img_glasses_mask = img_glasses[:, :, 3]
img_glasses = img_glasses[:, :, 0:3]

video_capture = cv2.videocapture(0)

while true:
    ret, frame = video_capture.read()
    gray = cv2.cvtcolor(frame, cv2.color_bgr2gray)
    # 检测人脸
    faces = face_cascade.detectmultiscale(gray, 1.3, 5)

    for (x, y, w, h) in faces:
        roi_gray = gray[y:y + h, x:x + w]
        roi_color = frame[y:y + h, x:x + w]

        # 在检测到的人脸中检测眼睛
        eyepairs = eyepair_cascade.detectmultiscale(roi_gray)

        for (ex, ey, ew, eh) in eyepairs:
            # 计算“眼睛”挂件放置的坐标
            x1 = int(ex - ew / 10)
            x2 = int((ex + ew) + ew / 10)
            y1 = int(ey)
            y2 = int(ey + eh + eh / 2)

            if x1 < 0 or x2 < 0 or x2 > w or y2 > h:
                continue

            # 计算“眼睛”挂件放置区域大小
            img_glasses_res_width = int(x2 - x1)
            img_glasses_res_height = int(y2 - y1)


            mask = cv2.resize(img_glasses_mask, (img_glasses_res_width, img_glasses_res_height))
            mask_inv = cv2.bitwise_not(mask)
            img = cv2.resize(img_glasses, (img_glasses_res_width, img_glasses_res_height))

            roi = roi_color[y1:y2, x1:x2]
            roi_bakground = cv2.bitwise_and(roi, roi, mask=mask_inv)
            roi_foreground = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)

            res = cv2.add(roi_bakground, roi_foreground):
            roi_color[y1:y2, x1:x2] = res

            break

    # 显示结果画面
    cv2.imshow('snapchat-based opencv glasses filter', frame)

    if cv2.waitkey(1) & 0xff == ord('q'):
        break

video_capture.release()
cv2.destroyallwindows()

以上就是python实战之基于opencv的美颜挂件制作的详细内容，更多关于python opencv的内容请关注其它相关文章！