作者： 派森醬

來源：Python 技術

隨著聖誕節的到來，節日氣氛也越來越濃厚。大街上隨處可見掛滿飾品的聖誕樹，好多小夥伴的頭上也多了一頂紅色牛角的聖誕帽。

往年在這個時候，好多 P圖軟體 會推出給頭像加一頂聖誕帽的功能，甚至有一年大夥 @微信官方 就可以在自己的微信頭像上加一頂聖誕帽。

作為一個學習 Python 的技術人，自己可以寫程式實現這個功能，做成一個軟體當然是一件很酷的事情了。

今天就給大家分享一下如何用 Python 製作一款自動給頭像新增聖誕帽的軟體。

如果不想看實現，可以直接跳到文末獲取軟體。

思路

我們的 頭像新增聖誕帽軟體 製作的大致思路如下：

• 要實現一個軟體，我們需要製作一個 GUI 介面，供使用者操作。
• 要實現頭像戴聖誕帽功能，我們需要使用者上傳一張頭像，我們還需要準備一頂聖誕帽子圖片。
• 要把聖誕帽戴在頭像上，我們需要識別頭像中的人臉和頭部特徵，然後將帽子放在頭頂合成一張圖片。

基於以上思路，我們製作這款軟體的關鍵詞有：

• GUI 介面
• 聖誕帽圖片
• 頭像圖片
• 人臉識別
• 打包軟體

實現

看了以上思路，相信大家腦海中已經對這個軟體製作的過程有了一個大致的框架了。我們的實現主要分為：影象製作、GUI介面、打包三大塊內容。

準備工作

首先列舉一下本次軟體製作過程中需要用的的一些包模組：

• cv2

pip install opencv-python

• os

python 系統模組

• dlib

pip install dlib

• numpy

pip install pandas

• PySimpleGUI

pip install PySimpleGui

溫馨提示：這其中安裝 dlib 會遇到很多坑以及很多困難，一般需要一邊安裝一邊上網搜尋報錯，從而找到解決辦法。保證安裝過一次之後不想嘗試第二次。

影象製作

準備聖誕帽

我們需要準備一個聖誕帽的圖片，格式最好為 png ，因為 png 圖片我們可以直接用 Alpha通道 作為掩膜使用。如果是 jpg 圖片，需要先轉換成 png 格式圖片。注意這裡的轉換不是隻改個字尾名，那樣是行不通的。

我們用到的聖誕帽如下圖：

為了能夠與 RGB 通道的頭像圖片進行運算，我們需要把聖誕帽影象分離成 RGB 通道影象和 alpha通道影象：

r,g,b,a = cv2.split(hat_img)
rgb_hat = cv2.merge((r,g,b))
cv2.imwrite("hat_alpha.jpg",a)

分離之後，得到的 alpha通道影象如下所示：

人臉識別

我從我的百寶箱中選擇了一張傻萌傻萌的圖片作為程式的測試圖片。

大家注意，因為我們要做人臉識別，然後自動新增帽子，所以選擇的圖片一定要是真人的正面照片，不然識別不了人臉，也就不知道在哪新增聖誕帽。

下面我們用 dlib 的正臉檢測器進行人臉檢測，用 dlib 提供的模型提取人臉的五個關鍵點。程式碼如下：

# dlib人臉關鍵點檢測器
      predictor_path = "shape_predictor_5_face_landmarks.dat"
      predictor = dlib.shape_predictor(predictor_path)  

      # dlib正臉檢測器
      detector = dlib.get_frontal_face_detector()

      # 正臉檢測
      dets = detector(img, 1)

      # 如果檢測到人臉
      if len(dets)>0:
          for d in dets:
              x,y,w,h = d.left(),d.top(), d.right()-d.left(), d.bottom()-d.top()
              # x,y,w,h = faceRect
              cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2,8,0)

              # 關鍵點檢測，5個關鍵點
              shape = predictor(img, d)
              for point in shape.parts():
                  cv2.circle(img,(point.x,point.y),3,color=(0,255,0))

              cv2.imshow("image",img)
              cv2.waitKey()

我們把圖片打印出來的效果是這樣的：

看到這個圖片是不是有點熟悉，網上好多人臉識別的圖片都是這樣的。

調整帽子大小

我們選取兩個眼角的點，求中心作為放置帽子的x方向的參考座標，y 方向的座標用人臉框上線的 y 座標表示。

然後我們根據人臉檢測得到的人臉的大小調整帽子的大小，使得帽子大小合適。

看到這裡，你應該明白，我們頭像的圖片中人的臉越正面那麼我們製作出來的效果越好。

            # 選取左右眼眼角的點
            point1 = shape.part(0)
            point2 = shape.part(2)

            # 求兩點中心
            eyes_center = ((point1.x+point2.x)//2,(point1.y+point2.y)//2)

            #  根據人臉大小調整帽子大小
            factor = 1.5
            resized_hat_h = int(round(rgb_hat.shape[0]*w/rgb_hat.shape[1]*factor))
            resized_hat_w = int(round(rgb_hat.shape[1]*w/rgb_hat.shape[1]*factor))

            if resized_hat_h > y:
                resized_hat_h = y-1

            # 根據人臉大小調整帽子大小
            resized_hat = cv2.resize(rgb_hat,(resized_hat_w,resized_hat_h))

帽子區域處理

我們先將帽子的 alpha通道 作為 mask掩膜：

mask = cv2.resize(a,(resized_hat_w,resized_hat_h))
mask_inv =  cv2.bitwise_not(mask)

接著，從人像圖中去除需要新增帽子的區域：

            # 帽子相對與人臉框上線的偏移量
              dh = 0
              dw = 0
              # 原圖ROI
              # bg_roi = img[y+dh-resized_hat_h:y+dh, x+dw:x+dw+resized_hat_w]
              bg_roi = img[y+dh-resized_hat_h:y+dh,(eyes_center[0]-resized_hat_w//3):(eyes_center[0]+resized_hat_w//3*2)]

              # 原圖ROI中提取放帽子的區域
              bg_roi = bg_roi.astype(float)
              mask_inv = cv2.merge((mask_inv,mask_inv,mask_inv))
              alpha = mask_inv.astype(float)/255

              # 相乘之前保證兩者大小一致（可能會由於四捨五入原因不一致）
              alpha = cv2.resize(alpha,(bg_roi.shape[1],bg_roi.shape[0]))
              # print("alpha size: ",alpha.shape)
              # print("bg_roi size: ",bg_roi.shape)
              bg = cv2.multiply(alpha, bg_roi)
              bg = bg.astype('uint8')

提取後的效果圖如下：

接下來，我們提取聖誕帽的區域：

hat = cv2.bitwise_and(resized_hat,resized_hat,mask = mask)

提取後的效果圖如下：

蓋帽

影象處理的最後一步是蓋帽了，就是把提取的聖誕帽區域和圖片中提取的區域相加，然後再放到原圖中去。這裡需要注意的就是，相加之前resize一下保證兩者大小一致

              # 相加之前保證兩者大小一致（可能會由於四捨五入原因不一致）
              hat = cv2.resize(hat,(bg_roi.shape[1],bg_roi.shape[0]))
              # 兩個ROI區域相加
              add_hat = cv2.add(bg,hat)
              # cv2.imshow("add_hat",add_hat) 

              # 把新增好帽子的區域放回原圖
              img[y+dh-resized_hat_h:y+dh,(eyes_center[0]-resized_hat_w//3):(eyes_center[0]+resized_hat_w//3*2)] = add_hat

最後，我們得到的效果圖如下：

GUI介面

我們先來看效果圖：

然後再來看這部分的實現程式碼：

import PySimpleGUI as sg
import os.path
import cv2

file_list_column = [
    [sg.Submit('生成', key='Go', size=(15, 1)), sg.Cancel('退出', key='Cancel', size=(15, 1))],
    [
        sg.Text("圖片位置（選擇資料夾）"),
        sg.In(size=(25, 1), enable_events=True, key="-FOLDER-"),
        sg.FolderBrowse('瀏覽'),
    ],
    [
        sg.Listbox(
            values=[], enable_events=True, size=(40, 20), key="-FILE LIST-"
        )
    ]
]
image_viewer_column = [
    [sg.Text("從左邊圖片列表中選擇一張圖片:")],
    [sg.Image(key="-IMAGE-")]
]
layout = [
    [
        sg.Column(file_list_column),
        sg.VSeperator(),
        sg.Column(image_viewer_column),
    ]
]
window = sg.Window("人像新增聖誕帽軟體", layout)
filename = ''
while True:
    event, values = window.read()
    if event == "Cancel" or event == sg.WIN_CLOSED:
        break
    if event == "-FOLDER-":
        folder = values["-FOLDER-"]
        try:
            file_list = os.listdir(folder)
        except:
            file_list = []
        fnames = [
            f
            for f in file_list
            if os.path.isfile(os.path.join(folder, f))
               and f.lower().endswith((".jpg", ".png"))
        ]
        window["-FILE LIST-"].update(fnames)
    elif event == "-FILE LIST-":
        try:
            filename = os.path.join(values["-FOLDER-"], values["-FILE LIST-"][0])
            if filename.endswith('.jpg'):
                im = cv2.imread(filename)
                cv2.imwrite(filename.replace('jpg', 'png'), im)
            window["-IMAGE-"].update(filename=filename.replace('jpg', 'png'))
        except Exception as e:
            print(e)
    elif event == "Go":
        try:
            # output = add_hat(filename)
            # 展示效果
            # cv2.imshow("output",output)
            # cv2.waitKey(0)
            # cv2.imwrite("output.png",output)
            # print(output)
            window["-IMAGE-"].update(filename='output.png')
        except:
            print('OMG！新增失敗了！')

        cv2.destroyAllWindows()

這裡我選用的是 PySimpleGUI 框架來做的，比較簡單。介面分為左右兩部分，左邊是兩個按鈕（確定和取消）加一個資料夾選擇器，再加一個圖片檔案列表；右邊是一個圖片展示框。

左邊選擇資料夾後，會在下方列出資料夾裡包含 .png 和 .jpg 的圖片列表。點選圖片列表中的圖片，會在右邊顯示你所選擇的圖片。這個選中的圖片也就是我們後面需要新增聖誕帽的圖片。

這裡需要注意的是，PySimpleGUI 的圖片展示預設只支援 png 格式的，所以我在展示的時候做了判斷，如果是 jpg 格式的圖片，我就用 cv2 將其轉換成 png 格式，然後再進行展示。

到這裡，我們的關鍵步驟就完成了。接下來就是將我們兩部分程式碼進行整合。其實也很簡單，只需要在 GUI 介面上使用者點選 “生成” 按鈕時，後臺接收到圖片的路徑，傳遞給我們的圖片處理函式，在處理完後將圖片儲存在資料夾下，並更新 GUI 介面右邊的展示的圖片即可。

最終的執行效果：

打包軟體

打包軟體我們還是用熟悉的 pyinstaller 模組，將程式碼打包成可執行的 exe 格式。

首先下載我們所需的模組包：

pip install pyinstaller

接著在命令列敲下打包命令：

pyinstaller christmashat.py

這個 christmashat.py 就是我們所寫的程式了。

打包比較耗時，耐心等著就行。打包完成後，在我們程式碼的目錄下會生成三個資料夾：

• __pycache__
• build
• dist

我們只需要關注 dist 就行。dist 資料夾下面是 christmashat 子資料夾，再進去就可以找到我們的 christmashat.exe 檔案了。由於我們的程式執行有兩個依賴檔案，分別是我們的聖誕帽圖片和我們的人臉識別訓練集，所以我們需要將這兩個檔案放入這個 EXE 檔案所在的資料夾下。

現在雙擊 christmashat.exe 檔案就可以正常運行了。

總結

本文從一個實際需求出發，向大家講解了一個頭像新增聖誕帽軟體的誕生過程。相對於之前的一些小應用來說，涉及的知識點較多，可能還是有點複雜的。其中有一些知識點限於篇幅原因沒有詳細講解，大家可以自己私下補充。