作者 | 冰不語

隨著聖誕的到來，大家紛紛@官方微信給自己的頭像加上一頂聖誕帽。當然這種事情用很多P圖軟體都可以做到。但是作為一個學習影像處理的技術人，還是覺得我們有必要寫一個程式來做這件事情。而且這完全可以作為一個練手的小專案，工作量不大，而且很有意思。

用到的工具

• OpenCV（畢竟我們主要的內容就是OpenCV...）
• dlib（dlib的人臉檢測比OpenCV更好用，而且dlib有OpenCV沒有的關鍵點檢測。）

用到的語言為Python。但是完全可以改成C++版本，時間有限，就不寫了。有興趣的小夥伴可以拿來練手。

流程

一、素材準備

首先我們需要準備一個聖誕帽的素材，格式最好為PNG，因為PNG的話我們可以直接用Alpha通道作為掩膜使用。我們用到的聖誕帽如下圖：

我們通過通道分離可以得到聖誕帽影像的alpha通道。程式碼如下：

r,g,b,a = cv2.split(hat_img) 
 rgb_hat = cv2.merge((r,g,b))

  cv2.imwrite("hat_alpha.jpg",a)

為了能夠與rgb通道的頭像圖片進行運算，我們把rgb三通道合成一張rgb的彩色帽子圖。Alpha通道的影像如下圖所示。

二、人臉檢測與人臉關鍵點檢測

我們用下面這張圖作為我們的測試圖片。

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()  

這部分效果如下圖：

三、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。

# 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)

          # cv2.circle(img,eyes_center,3,color=(0,255,0))  
          # cv2.imshow("image",img)
          # cv2.waitKey()

          #  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))

四、提取帽子和需要新增帽子的區域

按照之前所述，去Alpha通道作為mask。並求反。這兩個mask一個用於把帽子圖中的帽子區域取出來，一個用於把人物圖中需要填帽子的區域空出來。後面你將會看到。

用alpha通道作為mask

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

從原圖中取出需要新增帽子的區域，這裡我們用的是位運算操作。

# 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')

這是的背景區域（bg）如下圖所示。可以看到，剛好是需要填充帽子的區域缺失了。

然後我們提取帽子區域。

# 提取帽子區域 hat = cv2.bitwise_and(resized_hat,resized_hat,mask = mask)

提取得到的帽子區域如下圖。帽子區域正好與上一個背景區域互補。

五、新增聖誕帽

最後我們把兩個區域相加。再放回到原圖中去，就可以得到我們想要的聖誕帽圖了。這裡需要注意的就是，相加之前resize一下保證兩者大小一致，因為可能會由於四捨五入原因不一致。

# 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.shape1,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所示。

原始碼地址：https://github.com/LiuXiaolong19920720/Add-Christmas-Hat

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