zoukankan      html  css  js  c++  java
  • 【华为云技术分享】基于Python的人脸自动戴口罩系统

    1、项目背景

    2019年新型冠状病毒感染的肺炎疫情发生以来,牵动人心,举国哀痛,口罩、酒精、消毒液奇货可居。

    抢不到口罩,怎么办?作为技术人今天分享如何使用Python实现自动戴口罩系统,来安慰自己,系统效果如下所示:

    本系统的实现原理是借助 Dlib模块的Landmark人脸68个关键点检测库轻松识别出人脸五官数据,根据这些数据,确定嘴唇部分的位置数据(48点~67点位置),根据检测到嘴部的尺寸和方向,借助PLL模块调整口罩的尺寸和方向,实现将口罩放在图像的适当位置。

    2、页面设计

    基于tkinter模块实现GUI设计,可载入人物图像,选择四种类型口罩(这里的口罩是处理好的图片),展示佩戴好口罩的效果,操作完成退出系统,效果如下所示:

    页面布局实现代码如下所示:

     1     def __init__(self):
     2         self.root = tk.Tk()
     3         self.root.title('基于Pyhon的人脸自动戴口罩系统')
     4         self.root.geometry('1200x500')
     5  
     6         self.path1_ = None
     7         self.path2_ = None
     8         self.seg_img_path = None
     9         self.mask = None
    10         self.label_Img_seg = None
    11  
    12         decoration = PIL.Image.open('./pic/bg.png').resize((1200, 500))
    13         render = ImageTk.PhotoImage(decoration)
    14         img = tk.Label(image=render)
    15         img.image = render
    16         img.place(x=0, y=0)
    17  
    18         # 原图1的展示
    19         tk.Button(self.root, text="打开头像", command=self.show_original1_pic).place(x=50, y=120)
    20         tk.Button(self.root, text="退出软件", command=quit).place(x=900, y=40)
    21  
    22         tk.Label(self.root, text="头像", font=10).place(x=280, y=120)
    23         self.cv_orinial1 = tk.Canvas(self.root, bg='white', width=270, height=270)
    24         self.cv_orinial1.create_rectangle(8, 8, 260, 260, width=1, outline='red')
    25         self.cv_orinial1.place(x=180, y=150)
    26         self.label_Img_original1 = tk.Label(self.root)
    27         self.label_Img_original1.place(x=180, y=150)
    28  
    29         tk.Label(self.root,text="选择口罩",font=10).place(x=600,y=120)
    30  
    31         first_pic = Image.open("./pic/Mask.png")
    32         first_pic = first_pic.resize((60, 60), Image.ANTIALIAS)
    33         first_pic = ImageTk.PhotoImage(first_pic)
    34         self.first = tk.Label(self.root, image=first_pic)
    35         self.first.place(x=600,y=160, width=60, height=60)
    36         self.first.bind("<Button-1>", self.mask0)
    37  
    38         second_pic = Image.open("./pic/Mask1.png")
    39         second_pic = second_pic.resize((60, 60), Image.ANTIALIAS)
    40         second_pic = ImageTk.PhotoImage(second_pic)
    41         self.second_pic = tk.Label(self.root, image=second_pic)
    42         self.second_pic.place(x=600, y=230, width=60, height=60)
    43         self.second_pic.bind("<Button-1>", self.mask1)
    44  
    45         third_pic = Image.open("./pic/Mask3.png")
    46         third_pic = third_pic.resize((60, 60), Image.ANTIALIAS)
    47         third_pic = ImageTk.PhotoImage(third_pic)
    48         self.third_pic = tk.Label(self.root, image=third_pic)
    49         self.third_pic.place(x=600, y=300, width=60, height=60)
    50         self.third_pic.bind("<Button-1>", self.mask3)
    51  
    52         forth_pic = Image.open("./pic/Mask4.png")
    53         forth_pic = forth_pic.resize((60, 60), Image.ANTIALIAS)
    54         forth_pic = ImageTk.PhotoImage(forth_pic)
    55         self.forth_pic = tk.Label(self.root, image=forth_pic)
    56         self.forth_pic.place(x=600, y=370, width=60, height=60)
    57         self.forth_pic.bind("<Button-1>", self.mask4)
    58  
    59         tk.Label(self.root, text="佩戴效果", font=10).place(x=920, y=120)
    60         self.cv_seg = tk.Canvas(self.root, bg='white', width=270, height=270)
    61         self.cv_seg.create_rectangle(8, 8, 260, 260, width=1, outline='red')
    62         self.cv_seg.place(x=820, y=150)
    63         self.label_Img_seg = tk.Label(self.root)
    64         self.label_Img_seg.place(x=820, y=150)
    65  
    66         self.root.mainloop()

    载入人物图像,实现代码如下所示:

     1     # 原图1展示
     2     def show_original1_pic(self):
     3         self.path1_ = askopenfilename(title='选择文件')
     4         print(self.path1_)
     5         self.Img = PIL.Image.open(r'{}'.format(self.path1_))
     6         Img = self.Img.resize((270,270),PIL.Image.ANTIALIAS)   # 调整图片大小至256x256
     7         img_png_original = ImageTk.PhotoImage(Img)
     8         self.label_Img_original1.config(image=img_png_original)
     9         self.label_Img_original1.image = img_png_original  # keep a reference
    10         self.cv_orinial1.create_image(5, 5,anchor='nw', image=img_png_original)

    人脸戴口罩展示,实现代码如下所示:

     1     # 人脸戴口罩效果展示
     2     def show_morpher_pic(self):
     3         img1 = cv2.imread(self.path1_)
     4         x_min, x_max, y_min, y_max, size = self.get_mouth(img1)
     5         adding = self.mask.resize(size)
     6         im = Image.fromarray(img1[:, :, ::-1])  # 切换RGB格式
     7         # 在合适位置添加头发图片
     8         im.paste(adding, (int(x_min), int(y_min)), adding)
     9         # im.show()
    10         save_path = self.path1_.split('.')[0]+'_result.jpg'
    11         im.save(save_path)
    12         Img = im.resize((270, 270), PIL.Image.ANTIALIAS)  # 调整图片大小至270x270
    13         img_png_seg = ImageTk.PhotoImage(Img)
    14         self.label_Img_seg.config(image=img_png_seg)
    15         self.label_Img_seg.image = img_png_seg  # keep a reference

    导入四种口罩图像,实现代码如下所示:

     1     def mask0(self, event):
     2         self.mask = Image.open('pic/mask.png')
     3         self.show_morpher_pic()
     4  
     5     def mask1(self, event):
     6         self.mask = Image.open('pic/mask1.png')
     7         self.show_morpher_pic()
     8  
     9     def mask3(self, event):
    10         self.mask = Image.open('pic/mask3.png')
    11         self.show_morpher_pic()
    12  
    13     def mask4(self, event):
    14         self.mask = Image.open('pic/mask4.png')
    15         self.show_morpher_pic()

    3、器官识别

    页面功能实现后就是依托Dlib库实现人脸器官关键点的识别,分析出嘴部位置及尺寸,这里为了方便各位直观了解,写了一个测试Demo,将人物脸部关键点都显示出来,代码如下所示:

     1 #coding=utf-8
     2 #图片检测 - Dlib版本
     3 import cv2
     4 import dlib
     5 import time
     6 t=time.time()
     7 path = "./pic/im.jpg"
     8 img = cv2.imread(path)
     9 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    10  
    11 #人脸分类器
    12 detector = dlib.get_frontal_face_detector()
    13 # 获取人脸检测器
    14 predictor = dlib.shape_predictor(
    15     "./shape_predictor_68_face_landmarks.dat"
    16 )
    17  
    18 dets = detector(gray, 1)
    19 for face in dets:
    20     shape = predictor(img, face)  # 寻找人脸的68个标定点
    21     # 遍历所有点,打印出其坐标,并圈出来
    22     for pt in shape.parts():
    23         pt_pos = (pt.x, pt.y)
    24         cv2.circle(img, pt_pos, 1, (0, 255, 0), 2)
    25     cv2.imshow("image", img)
    26 print('所用时间为{}'.format(time.time()-t))
    27 cv2.waitKey(0)
    28 #cv2.destroyAllWindows()
    29 time.sleep(5)

    效果如下所示:

    在本系统中这些关键点无需绘制显示,直接使用就可以,实现代码如下所示:

     1     def get_mouth(self, img):
     2         img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
     3         detector = dlib.get_frontal_face_detector()
     4         predictor = dlib.shape_predictor('./shape_predictor_68_face_landmarks.dat')
     5         faces = detector(img_gray, 0)
     6         for k, d in enumerate(faces):
     7             x = []
     8             y = []
     9             # 人脸大小的高度
    10             height = d.bottom() - d.top()
    11             # 人脸大小的宽度
    12             width = d.right() - d.left()
    13             shape = predictor(img_gray, d)
    14             # 48-67 为嘴唇部分
    15             for i in range(48, 68):
    16                 x.append(shape.part(i).x)
    17                 y.append(shape.part(i).y)
    18             # 根据人脸的大小扩大嘴唇对应口罩的区域
    19             y_max = (int)(max(y) + height / 3)
    20             y_min = (int)(min(y) - height / 3)
    21             x_max = (int)(max(x) + width / 3)
    22             x_min = (int)(min(x) - width / 3)
    23             size = ((x_max - x_min), (y_max - y_min))
    24             return x_min, x_max, y_min, y_max, size

    4、退出系统

    退出系统非常简单,一行Demo即可实现,如下所示:

    1     def quit(self):
    2         self.root.destroy()

    作者:华为云特约供稿开发者 不脱发的程序猿

  • 相关阅读:
    数据库外键约束
    mysql查询数据
    操作mysql操作数据库
    自定义标签
    jstl标签
    getattibute 与 getparameter区别
    2017.3.2
    java中静态,抽象,接口,继承总结
    关于使用css伪类实现小图标
    动态生成的dom元素绑定事件
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/huaweicloud/p/12383667.html
Copyright © 2011-2022 走看看