目录

1.前言

2.目标与效果展示

3.下载OpenCV图形识别库

4.下载python支持的v2模块

5.图片素材

6.代码


1.前言

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Merry Christmas!今天是2022年12月24日,今晚是平安夜在这里提前祝大家圣诞节快乐!

大家可能对@官方微信给自己的头像加上一顶圣诞帽的事情记忆尤新,又是一年圣诞节,让我们用Python制作圣诞帽,给自己的头像(当然也可以是照片)加个圣诞帽吧 !

这个项目并不是很难,这次主要用到了OpenCV图形识别库,那么话不多说,让我们开始吧!

2.目标与效果展示

本次项目主要实现将圣诞帽自动加到人脸上的功能。

3.下载OpenCV图形识别库

首先打开OpenCV的下载页面:

下载OpenCVhttps://opencv.org/releases/

如果下载或打开页面速度慢的话,可以使用我分享的百度网盘文件链接:

提取码:hqup

直接下载haarcascade_frontalface_default.xm

打开OpenCV的下载页面

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点击Sources下载文件压缩包,打开压缩包后找到

        " opencv-4.6.0\data\haarcascades\haarcascade_frontalface_default.xml "

打开压缩包后找到 " opencv-4.6.0\data\haarcascades\haarcascade_frontalface_default.xml "

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4.下载python支持的v2模块

在3.5版本后,输入以下命令下载模块:

pip install opencv-python

因为我已安装所以显示此页面

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5.图片素材

https://pan.baidu.com/s/1C0aD_iN4KCgV3AO3gtNeO

提取码:p7at

提取码:p7at

6.代码

import cv2
import random # OpenCV 人脸检测
pathf = r'C:\haarcascade_frontalface_default.xml'
face_patterns = cv2.CascadeClassifier(pathf) #opencv的人脸检测库haarcascade_frontalface_default.xml文件路径 sample_image = cv2.imread('C:/python/shengdan/11.jpg') #你要加帽子的头像图像
faces = face_patterns.detectMultiScale(sample_image,scaleFactor=1.1,minNeighbors=8, minSize=(50, 50)) #这三行人脸大小参数可调,以识别出人脸。 # 圣诞帽
hats = []
for i in range(1,8): #备选4顶帽子可换
hats.append(cv2.imread('C:\圣诞帽.png' %i ,-1))
print(hats)
for face in faces: #不同的脸不同的帽子
# 随机一顶帽子
hat = random.choice(hats)
print (hat)
# 调整帽子尺寸
#print (face[3]) #w值 即框出的人脸的宽.
scale = float(face[3]) / hat.shape[0] * 1.5
# print (scale)
hat = cv2.resize(hat, (0, 0), fx=scale, fy=scale)
# 根据人脸坐标调整帽子位置
x_offset = int(face[0] + face[2] / 2 - hat.shape[1] / 2)+50 #可跳整帽子的位置
y_offset = int(face[1] - hat.shape[0] / 2) #可跳整帽子的位置
# 计算贴图位置,注意防止超出边界的情况
x1, x2 = max(x_offset, 0), min(x_offset + hat.shape[1], sample_image.shape[1])
y1, y2 = max(y_offset, 0), min(y_offset + hat.shape[0], sample_image.shape[0])
hat_x1 = max(0, -x_offset)
hat_x2 = hat_x1 + x2 - x1
hat_y1 = max(0, -y_offset)
hat_y2 = hat_y1 + y2 - y1
# 透明部分的处理
alpha_h = hat[hat_y1:hat_y2, hat_x1:hat_x2, 3] / 255
alpha = 1 - alpha_h
# 按3个通道合并图片
for c in range(0, 3):
sample_image[y1:y2, x1:x2, c] = (alpha_h * hat[hat_y1:hat_y2, hat_x1:hat_x2, c] + alpha * sample_image[y1:y2, x1:x2, c]) # 保存最终结果
cv2.imwrite('faces_detect10.png', sample_image)

感谢您的阅读,如觉得有用请您点赞,您的鼓励是对我的最大动力!

END

2022/12/24

联系我:pengyu717@yeah.net

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