不用P图！用Python给头像加圣诞帽并制作成可执行软件

　　作者：派森酱
　　来源：Python技术
　　随着圣诞节的到来，节日气氛也越来越浓厚。大街上随处可见挂满饰品的圣诞树，好多小伙伴的头上也多了一顶红色牛角的圣诞帽。
　　往年在这个时候，好多P图软件会推出给头像加一顶圣诞帽的功能，甚至有一年大伙微信官方就可以在自己的微信头像上加一顶圣诞帽。
　　作为一个学习Python的技术人，自己可以写程序实现这个功能，做成一个软件当然是一件很酷的事情了。
　　今天就给大家分享一下如何用Python制作一款自动给头像添加圣诞帽的软件。
　　如果不想看实现，可以直接跳到文末获取软件。思路
　　我们的头像添加圣诞帽软件制作的大致思路如下：要实现一个软件，我们需要制作一个GUI界面，供用户操作。要实现头像戴圣诞帽功能，我们需要用户上传一张头像，我们还需要准备一顶圣诞帽子图片。要把圣诞帽戴在头像上，我们需要识别头像中的人脸和头部特征，然后将帽子放在头顶合成一张图片。
　　基于以上思路，我们制作这款软件的关键词有：GUI界面圣诞帽图片头像图片人脸识别打包软件实现
　　看了以上思路，相信大家脑海中已经对这个软件制作的过程有了一个大致的框架了。我们的实现主要分为：图像制作、GUI界面、打包三大块内容。准备工作
　　首先列举一下本次软件制作过程中需要用的的一些包模块：cv2
　　pipinstallopencvpythonos
　　python系统模块dlib
　　pipinstalldlibnumpy
　　pipinstallpandasPySimpleGUI
　　pipinstallPySimpleGui
　　温馨提示：这其中安装dlib会遇到很多坑以及很多困难，一般需要一边安装一边上网搜索报错，从而找到解决办法。保证安装过一次之后不想尝试第二次。图像制作准备圣诞帽
　　我们需要准备一个圣诞帽的图片，格式最好为png，因为png图片我们可以直接用Alpha通道作为掩膜使用。如果是jpg图片，需要先转换成png格式图片。注意这里的转换不是只改个后缀名，那样是行不通的。
　　我们用到的圣诞帽如下图：
　　为了能够与RGB通道的头像图片进行运算，我们需要把圣诞帽图像分离成RGB通道图像和alpha通道图像：r，g，b，acv2。split（hatimg）rgbhatcv2。merge（（r，g，b））cv2。imwrite（hatalpha。jpg，a）
　　分离之后，得到的alpha通道图像如下所示：
　　人脸识别
　　我从我的百宝箱中选择了一张傻萌傻萌的图片作为程序的测试图片。
　　大家注意，因为我们要做人脸识别，然后自动添加帽子，所以选择的图片一定要是真人的正面照片，不然识别不了人脸，也就不知道在哪添加圣诞帽。
　　下面我们用dlib的正脸检测器进行人脸检测，用dlib提供的模型提取人脸的五个关键点。代码如下：dlib人脸关键点检测器predictorpathshapepredictor5facelandmarks。datpredictordlib。shapepredictor（predictorpath）dlib正脸检测器detectordlib。getfrontalfacedetector（）正脸检测detsdetector（img，1）如果检测到人脸iflen（dets）0：fordindets：x，y，w，hd。left（），d。top（），d。right（）d。left（），d。bottom（）d。top（）x，y，w，hfaceRectcv2。rectangle（img，（x，y），（xw，yh），（255，0，0），2，8，0）关键点检测，5个关键点shapepredictor（img，d）forpointinshape。parts（）：cv2。circle（img，（point。x，point。y），3，color（0，255，0））cv2。imshow（image，img）cv2。waitKey（）
　　我们把图片打印出来的效果是这样的：
　　看到这个图片是不是有点熟悉，网上好多人脸识别的图片都是这样的。调整帽子大小
　　我们选取两个眼角的点，求中心作为放置帽子的x方向的参考坐标，y方向的坐标用人脸框上线的y坐标表示。
　　然后我们根据人脸检测得到的人脸的大小调整帽子的大小，使得帽子大小合适。
　　看到这里，你应该明白，我们头像的图片中人的脸越正面那么我们制作出来的效果越好。选取左右眼眼角的点point1shape。part（0）point2shape。part（2）求两点中心eyescenter（（point1。xpoint2。x）2，（point1。ypoint2。y）2）根据人脸大小调整帽子大小factor1。5resizedhathint（round（rgbhat。shape〔0〕wrgbhat。shape〔1〕factor））resizedhatwint（round（rgbhat。shape〔1〕wrgbhat。shape〔1〕factor））ifresizedhathy：resizedhathy1根据人脸大小调整帽子大小resizedhatcv2。resize（rgbhat，（resizedhatw，resizedhath））帽子区域处理
　　我们先将帽子的alpha通道作为mask掩膜：maskcv2。resize（a，（resizedhatw，resizedhath））maskinvcv2。bitwisenot（mask）
　　接着，从人像图中去除需要添加帽子的区域：帽子相对与人脸框上线的偏移量dh0dw0原图ROIbgroiimg〔ydhresizedhath：ydh，xdw：xdwresizedhatw〕bgroiimg〔ydhresizedhath：ydh，（eyescenter〔0〕resizedhatw3）：（eyescenter〔0〕resizedhatw32）〕原图ROI中提取放帽子的区域bgroibgroi。astype（float）maskinvcv2。merge（（maskinv，maskinv，maskinv））alphamaskinv。astype（float）255相乘之前保证两者大小一致（可能会由于四舍五入原因不一致）alphacv2。resize（alpha，（bgroi。shape〔1〕，bgroi。shape〔0〕））print（alphasize：，alpha。shape）print（bgroisize：，bgroi。shape）bgcv2。multiply（alpha，bgroi）bgbg。astype（uint8）
　　提取后的效果图如下：
　　接下来，我们提取圣诞帽的区域：hatcv2。bitwiseand（resizedhat，resizedhat，maskmask）
　　提取后的效果图如下：
　　盖帽
　　图像处理的最后一步是盖帽了，就是把提取的圣诞帽区域和图片中提取的区域相加，然后再放到原图中去。这里需要注意的就是，相加之前resize一下保证两者大小一致相加之前保证两者大小一致（可能会由于四舍五入原因不一致）hatcv2。resize（hat，（bgroi。shape〔1〕，bgroi。shape〔0〕））两个ROI区域相加addhatcv2。add（bg，hat）cv2。imshow（addhat，addhat）把添加好帽子的区域放回原图img〔ydhresizedhath：ydh，（eyescenter〔0〕resizedhatw3）：（eyescenter〔0〕resizedhatw32）〕addhat
　　最后，我们得到的效果图如下：
　　GUI界面
　　我们先来看效果图：
　　然后再来看这部分的实现代码：importPySimpleGUIassgimportos。pathimportcv2filelistcolumn〔〔sg。Submit（生成，keyGo，size（15，1）），sg。Cancel（退出，keyCancel，size（15，1））〕，〔sg。Text（图片位置（选择文件夹）），sg。In（size（25，1），enableeventsTrue，keyFOLDER），sg。FolderBrowse（浏览），〕，〔sg。Listbox（values〔〕，enableeventsTrue，size（40，20），keyFILELIST）〕〕imageviewercolumn〔〔sg。Text（从左边图片列表中选择一张图片：）〕，〔sg。Image（keyIMAGE）〕〕layout〔〔sg。Column（filelistcolumn），sg。VSeperator（），sg。Column（imageviewercolumn），〕〕windowsg。Window（人像添加圣诞帽软件，layout）filenamewhileTrue：event，valueswindow。read（）ifeventCanceloreventsg。WINCLOSED：breakifeventFOLDER：foldervalues〔FOLDER〕try：filelistos。listdir（folder）except：filelist〔〕fnames〔fforfinfilelistifos。path。isfile（os。path。join（folder，f））andf。lower（）。endswith（（。jpg，。png））〕window〔FILELIST〕。update（fnames）elifeventFILELIST：try：filenameos。path。join（values〔FOLDER〕，values〔FILELIST〕〔0〕）iffilename。endswith（。jpg）：imcv2。imread（filename）cv2。imwrite（filename。replace（jpg，png），im）window〔IMAGE〕。update（filenamefilename。replace（jpg，png））exceptExceptionase：print（e）elifeventGo：try：outputaddhat（filename）展示效果cv2。imshow（output，output）cv2。waitKey（0）cv2。imwrite（output。png，output）print（output）window〔IMAGE〕。update（filenameoutput。png）except：print（OMG！添加失败了！）cv2。destroyAllWindows（）
　　这里我选用的是PySimpleGUI框架来做的，比较简单。界面分为左右两部分，左边是两个按钮（确定和取消）加一个文件夹选择器，再加一个图片文件列表；右边是一个图片展示框。
　　左边选择文件夹后，会在下方列出文件夹里包含。png和。jpg的图片列表。点击图片列表中的图片，会在右边显示你所选择的图片。这个选中的图片也就是我们后面需要添加圣诞帽的图片。
　　这里需要注意的是，PySimpleGUI的图片展示默认只支持png格式的，所以我在展示的时候做了判断，如果是jpg格式的图片，我就用cv2将其转换成png格式，然后再进行展示。
　　到这里，我们的关键步骤就完成了。接下来就是将我们两部分代码进行整合。其实也很简单，只需要在GUI界面上用户点击生成按钮时，后台接收到图片的路径，传递给我们的图片处理函数，在处理完后将图片保存在文件夹下，并更新GUI界面右边的展示的图片即可。
　　最终的运行效果：
　　打包软件
　　打包软件我们还是用熟悉的pyinstaller模块，将代码打包成可执行的exe格式。
　　首先下载我们所需的模块包：
　　pipinstallpyinstaller
　　接着在命令行敲下打包命令：
　　pyinstallerchristmashat。py
　　这个christmashat。py就是我们所写的程序了。
　　打包比较耗时，耐心等着就行。打包完成后，在我们代码的目录下会生成三个文件夹：pycachebuilddist
　　我们只需要关注dist就行。dist文件夹下面是christmashat子文件夹，再进去就可以找到我们的christmashat。exe文件了。由于我们的程序运行有两个依赖文件，分别是我们的圣诞帽图片和我们的人脸识别训练集，所以我们需要将这两个文件放入这个EXE文件所在的文件夹下。
　　现在双击christmashat。exe文件就可以正常运行了。总结
　　本文从一个实际需求出发，向大家讲解了一个头像添加圣诞帽软件的诞生过程。相对于之前的一些小应用来说，涉及的知识点较多，可能还是有点复杂的。其中有一些知识点限于篇幅原因没有详细讲解，大家可以自己私下补充。