Python cv2人脸识别及图像覆盖

0、概述

python练习用代码。使用电脑摄像头录视频，实时识别人脸，并为头像上覆盖一个圣诞帽。

使用cv2包。包括人脸识别和图像覆盖的方法。

效果如图：（随便网上找了个照片）

1、图像覆盖函数

cv2自带的addweighted图像叠加方法不能很好地处理图片的透明度。

这里手动处理，根据png图像的alpha通道值计算图像覆盖。

def mask_img(front, back, y_offset=0, x_offset=0):
    """
    图像覆盖函数，并且根据alpha通道的透明度计算。
    :param front: 前景图，cv2.imread类型
    :param back: 背景图，cv2.imread类型
    :param y_offset: y偏移量
    :param x_offset: x偏移量
    :return: 无return，在front参数上生效
    """
    y1, y2 = y_offset, y_offset + front.shape[0]
    x1, x2 = x_offset, x_offset + front.shape[1]

    alpha_front = front[:, :, 3] / 255.0
    alpha_back = 1.0 - alpha_front

    # 3个颜色通道，分别根据透明度覆盖
    for color in range(0, 3):
        front[y1:y2, x1:x2, color] = (alpha_front * front[:, :, color] + alpha_back * back[y1:y2, x1:x2, color])

2、人脸识别

cv2官方的人脸识别分类器就足够好用了。

根据人脸识别的结果，在适当的位置覆盖上圣诞帽图像。

import cv2

if __name__ == '__main__':
    face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')  # 读入cv2的官方的人脸识别分类器
    cap = cv2.VideoCapture(0)  # 加载电脑摄像头

    # 读取帽子图像。cv2.IMREAD_UNCHANGED参数使可以保留png图像的alpha通道（透明度0-255）
    hatImg = cv2.imread('hat.png', cv2.IMREAD_UNCHANGED)

    while (True):
        ret, frame = cap.read()

        gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)

        if len(faces) > 0:
            for face_x, face_y, face_w, face_h in faces:
                # 为人脸识别结果加上框框，方便调试用的
                # frame = cv2.rectangle(frame, (face_x, face_y), (face_x + face_w, face_y + face_h), (255, 0, 0), 2)

                # 根据人脸大小和位置，确定帽子的位置和大小。参数要根据帽子图手动调整
                hat_x = int(face_x + face_w * 0.3)
                hat_y = int(face_y - face_h * 0.5)
                hat_w = int(face_w * 1)
                hat_h = int(face_h * 1)

                # 调整帽子图的尺寸
                hatImg_resize = cv2.resize(hatImg, (hat_w, hat_h), interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
                rows, cols, channels = hatImg_resize.shape

                # 使用上述的自定义函数做图像覆盖，覆盖后的图像保存在hatImg_resize
                mask_img(hatImg_resize, frame[hat_y:hat_y + rows, hat_x:hat_x + cols])
                for color in range(0, 3):
                    # 把原图像的修改为覆盖后图像
                    frame[hat_y:hat_y + rows, hat_x:hat_x + cols, color] = hatImg_resize[:, :, color]

        cv2.imshow('face', frame)

        # 按q退出
        if cv2.waitKey(15) & 0xFF == ord('q'):
            break

    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()

3、资源下载

圣诞帽图：hat.png

cv2的人脸识别分类器：haarcascade_frontalface_default