給頭像添加口罩及護目鏡

項目地址：https://github.com/Evilran/add-mask-and-goggle 

寫在前面

武漢爆發(fā)了2020新型冠狀病毒肺炎，大家都紛紛戴上了口罩以預防被傳染。朋友圈也不例外，許多用戶都為自己的頭像戴上了口罩，但是p圖調整口罩的位置浪費了大家很多時間。那么我們如何通過人臉識別自動給頭像添加口罩及護目鏡呢？

此項目使用人臉識別自動給頭像添加口罩及護目鏡，僅為呼吁大家積極佩戴口罩及護目鏡，為武漢及奮斗在第一線的醫(yī)護人員加油！

依賴🐍

在開始前，我們需要在python3上安裝以下幾個包：

•  numpy==1.17.4
•  Flask>=1.0.0
•  requests==2.22.0
•  opencv-python==4.0.0.21
•  dlib==19.17.99

Flask為我們的項目提供了一個簡單的Web服務器，dlib用以識別人臉及嘴唇和眼睛的部位（提供了口罩所在的位置），opencv庫可以把口罩素材添加到人臉的嘴唇部位上，護目鏡添加到人臉的眼部。

搭建Web服務器

首先，引入flask庫并構造主頁面： 

from flask import Flask  
from flask import request  
from flask import render_template  
@app.route('/', methods=['GET', 'POST'])  
def index():  
    return render_template('index.html')   
    ----------------------  
if __name__ == '__main__':  
    app.run() 

需要注意的是，我們的服務器上只允許上傳圖片類型的文件，并且不緩存圖片（用戶可以選擇其他的口罩重新制作），所以我們要進行如下配置： 

app = Flask(__name__)  
# 取消圖片緩存  
app.config['SEND_FILE_MAX_AGE_DEFAULT'] = timedelta(seconds=1)  
ALLOWED_EXTENSIONS = set(['bmp', 'png', 'jpg', 'jpeg'])  
UPLOAD_FOLDER=r'./cache/'  
app.config['UPLOAD_FOLDER'] = UPLOAD_FOLDER  
def allowed_file(filename):  
    return '.' in filename and \  
           filename.rsplit('.', 1)[1] in ALLOWED_EXTENSIONS 

我們的Web服務器上包含有兩個路由： 

/url /add 

url 是粘貼圖片的地址，服務器會自動下載圖片，add 則為用戶手動上傳圖片 （如果只需用戶手動上傳圖片，不需要引入requests庫）

add 路由的函數代碼如下： 

@app.route('/add', methods=['GET', 'POST'])  
def search():  
    if request.method == 'POST':  
        file = request.files['image']  
        mode = (int)(request.form['mask'])  
        isGoggle = request.form.get('goggle')  
        if file and allowed_file(file.filename):  
            path = os.path.join(app.config['UPLOAD_FOLDER'], file.filename)  
            file.save(path)  
            output = add(path, file.filename, mode, isGoggle)  
            return render_template('index.html', outputoutput = output)  
        else:  
            return render_template('index.html', alert = '文件類型必須是圖片！')  
    else:  
        return render_template('index.html') 

接著我們配置好 templates 里的 index.html 文件，詳細代碼請移步 Github 項目。

人臉識別

好了，到這里我們已經成功配置好Web服務器了，接著我們開始寫后端處理圖片的代碼。我們引入 dlib 和 opencv 庫： 

import cv2  
import dlib  
import numpy as np  
import os 

利用已經訓練好的 Dlib 正向人臉檢測器 detector = dlib.get_frontal_face_detector() 進行人臉檢測，并用 'models/shapepredictor68facelandmarks.dat' 進行 人臉嘴部 20 個特征點坐標（ 40 維特征）的提?。?nbsp;

def get_mouth(img):  
    img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  
    detector = dlib.get_frontal_face_detector()  
    predictor = dlib.shape_predictor('models/shape_predictor_68_face_landmarks.dat')  
    faces = detector(img_gray, 0)  
    for k, d in enumerate(faces):  
        x = []  
        y = []  
        # 人臉大小的高度  
        height = d.bottom() - d.top()  
        # 人臉大小的寬度  
        width = d.right() - d.left()  
        shape = predictor(img_gray, d)  
        # 49-68 為嘴唇部分  
        for i in range(48, 68):  
            x.append(shape.part(i).x)  
            y.append(shape.part(i).y) 
         # 根據人臉的大小擴大嘴唇對應口罩的區(qū)域  
        y_max = (int)(max(y) + height / 3)  
        y_min = (int)(min(y) - height / 3)  
        x_max = (int)(max(x) + width / 3)  
        x_min = (int)(min(x) - width / 3)  
        size = ((x_max-x_min),(y_max-y_min))  
        return x_min, x_max, y_min, y_max, size 

同樣的道理，我們進行 人臉眼部特征 的提?。?nbsp;

def get_eye(img):  
    img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  
    detector = dlib.get_frontal_face_detector()  
    predictor = dlib.shape_predictor('models/shape_predictor_68_face_landmarks.dat')  
    faces = detector(img_gray, 0)  
    for k, d in enumerate(faces):  
        x = []  
        y = []  
        height = d.bottom() - d.top()  
        width = d.right() - d.left()  
        shape = predictor(img_gray, d)  
        for i in range(36, 48):  
            x.append(shape.part(i).x)  
            y.append(shape.part(i).y)  
        y_max = (int)(max(y) + height / 3)  
        y_min = (int)(min(y) - height / 3)  
        x_max = (int)(max(x) + width / 3)  
        x_min = (int)(min(x) - width / 3)  
        size = ((x_max-x_min),(y_max-y_min))  
        return x_min, x_max, y_min, y_max, size 

識別出嘴唇和眼睛的位置后，我們通過 opencv 處理背景透明的口罩和護目鏡素材 ，把背景變成白色： 

img2 = cv2.imread('masks/goggle.png', cv2.IMREAD_UNCHANGED)  
img2 = cv2.resize(img2,size)  
alpha_channel = img2[:, :, 3]  
_, mask = cv2.threshold(alpha_channel, 220, 255, cv2.THRESH_BINARY)  
color = img2[:, :, :3]  
img2 = cv2.bitwise_not(cv2.bitwise_not(color, maskmask=mask)) 

然后進行圖像融合，把口罩及護目鏡添加到我們剛剛得到的嘴唇位置和眼睛位置： 

x_min, x_max, y_min, y_max, size = get_eye(img1)  
rows,cols,channels = img2.shape  
roi = img1[y_min: y_min + rows, x_min:x_min + cols]  
img2gray = cv2.cvtColor(img2,cv2.COLOR_BGR2GRAY)  
ret, mask = cv2.threshold(img2gray, 254, 255, cv2.THRESH_BINARY)  
mask_inv = cv2.bitwise_not(mask)  
img1_bg = cv2.bitwise_and(roi,roi,maskmask = mask)  
img2_fg = cv2.bitwise_and(img2,img2,mask = mask_inv)  
dst = cv2.add(img1_bg,img2_fg)  
img1[y_min: y_min + rows, x_min:x_min + cols] = dst 

到這里，我們人臉識別添加口罩及護目鏡的代碼就已經成功完成了。

演示😷

項目完成后，

僅需一個命令即可簡單地運行Web服務器： 

$ python3 server.py 

然后訪問:127.0.0.1:5000(端口 5000).

這里支持兩種模式，一種是輸入URL地址，另外一種是直接上傳圖片：

目前口罩支持以下幾種類型：

舉個栗子🌰

原圖：

添加口罩及護目鏡：

原圖：

添加口罩：

感謝🙏

感謝奮斗在第一線的醫(yī)護人員，感謝春運中的逆行者！