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()

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原文链接：https://blog.csdn.net/LOVEmy134611/article/details/120398198