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python常用的库:1.requesuts;2.scrapy;3.pillow;4.twisted;5.numpy;6.matplotlib;7.pygama;8.ipyhton等。
1、主要流程
素材准备
人脸检测与人脸关键点检测
调整大小,添加帽子
2、步骤
(1)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:
# dlib人脸关键点检测器 predictor_path = "shape_predictor_5_face_landmarks.dat" predictor = dlib.shape_predictor(predictor_path) # dlib正脸检测器 detector = dlib.get_frontal_face_detector() # 正脸检测 dets = detector(img, 1) # 如果检测到人脸 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) # 关键点检测,5个关键点 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()
(2)调整帽子的大小。
选择两个眼角点,找到中心作为放置帽子的X方向的参考坐标,Y方向的坐标用面框上线的Y坐标表示。然后我们根据检测到的人脸大小调整帽子的大小,让帽子的大小合适。
# 选取左右眼眼角的点 point1 = shape.part(0) point2 = shape.part(2) # 求两点中心 eyes_center = ((point1.x+point2.x)//2,(point1.y+point2.y)//2) # cv2.circle(img,eyes_center,3,color=(0,255,0)) # cv2.imshow("image",img) # cv2.waitKey() # 根据人脸大小调整帽子大小 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 # 根据人脸大小调整帽子大小 resized_hat = cv2.resize(rgb_hat,(resized_hat_w,resized_hat_h))
(3)添加小图标
当然有些同学的头像不是人物或不能准确的识别无关,所有添加了标识。(即在右下添加小图标)。
小图标避免单调,是从图标中随机选择一个:
图标位置也可以根据爱好调整大小和位置
layer.paste(logo, (img.size[0] - logo.size[0], img.size[1]-logo.size[1]))
代码如下:
# 水印图片 num = random.randint(1, 5) logo = Image.open("img_icon/santa_" + str(num) + ".png") img = Image.open(imgPath) print(img.size, logo.size) # 图层 layer = Image.new("RGBA", img.size, (255, 255, 255, 0)) layer.paste(logo, (img.size[0] - logo.size[0], img.size[1]-logo.size[1])) # 覆盖 img_after = Image.composite(layer, img, layer) # img_after.show() img_after.save(outImgePath)
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