python实现人脸识别抓取人脸并做成熊猫头表情包

前几天在浏览器上看到推送的文章用人脸识别做表情包。当时并不为意，没过多久就想弄一下了。无奈浏览器开了无痕找不着历史记录，上网搜也搜不到。CSDN里有过半都是简单地把两张图拼一起（你别说，经过我这么一找发现CSDN里面很多文章都是一模一样的，一个字都没动。真是我有句粗口不知当讲不当讲）。
思路是这样的，首先用脸部识别把脸的轮廓描下来，然后生成脸的掩膜。接着利用掩膜把脸抠出来放到熊猫头上
首先先导入包

import face_recognition
import numpy as np
import cv2
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont

这里要插一句，导入的face_recognition需要依赖dlib库，dlib这玩意儿超难装。我是下了cmake然后自己按照教程手动编译了一次才装上的。如果没有cmake+boost环境不建议pip install这两个库，网上很多跟你说把轮子下下来装就可以的都是骗人的，归根结底还是要有C++环境来编译这两个库才能用。不信装上以后按Ctrl+鼠标点击你会发现它的源码全是C++。
OK，扯远了。然后就是导入带抓取的表情了。

image = face_recognition.load_image_file(r"myWife.jpg")

恩用了我们家小老婆的丑照所以打码了（/手动再见）。不过做脸部识别的时候不能打码哦，不然上哪找脸去
接着我们使用face_recognition.face_landmarks来提取脸部特征，并用下巴，两个眉毛把脸的轮廓描出来

face_line = list()#用于记录脸部轮廓信息，之后做掩膜要用
for face_landmarks in face_landmarks_list:#打印此图像中眉毛和脸型组成的轮廓facial_features = ['chin','left_eyebrow','right_eyebrow',]for facial_feature in facial_features:print("The {} in this face has the following points: {}".format(facial_feature, face_landmarks[facial_feature]))#让我们在图像中描绘出每个人脸特征！pil_image = Image.fromarray(image)d = ImageDraw.Draw(pil_image)chin = face_landmarks['chin']left_eyebrow = face_landmarks['left_eyebrow']right_eyebrow = face_landmarks['right_eyebrow']chin.reverse()list_all = left_eyebrow + right_eyebrow + chin + [left_eyebrow[0]]face_line.append(list_all)d.line(list_all, width=5)pil_image.save("Facial_contour.jpg")

把脸部轮廓描出来就要做一个掩膜用来把感兴趣区域（ROI）选出来。这个掩膜用cv2的水漫填充把不感兴趣的地方填充起来，再用对掩膜进行腐蚀膨胀出来，让掩膜框出来的地方更符合要求

#新建一个和原图一样大小的全白图片，用ImageDraw在上面勾出人脸轮廓，作为掩膜的模板
mask = np.ones(image.shape, dtype=np.uint8)*255
mask = Image.fromarray(mask)
q = ImageDraw.Draw(mask)
q.line(face_line[0], width=5, fill=(0, 0, 0))
mask.save("mask.jpg")#将图片写出是为了交给OpenCV处理#生成掩膜
mask = cv2.imread('mask.jpg')
h, w = mask.shape[:2]  # 读取图像的宽和高
mask_flood = np.zeros([h + 2, w + 2], np.uint8)  # 新建图像矩阵  +2是官方函数要求
cv2.floodFill(mask, mask_flood, (75, 75), (0, 0, 0))#这里使用OpenCV的水漫填充，把轮廓外部涂成黑色，内部为白色#用一个5*5的卷积核对掩膜进行闭运算，去掉噪声
#erosion的迭代次数2次是我试出来的，感觉效果比较好
kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)
erosion = cv2.erode(mask, kernel, iterations=2)
dilation = cv2.dilate(erosion, kernel, iterations=1)
mask = dilation

轮廓做出来是这样的

然后就要把ROI框出来了，这里我直接将原图位置对应掩膜的像素涂成黑的，而ROI保持原状。掩膜就是下面那样，大家自己想象一下有个人头在白色区域

#重新读入原图，框出RIO，交给OpenCV处理
image = cv2.imread("myWife.jpg")
image[mask == 0] = 0

接着就是对表情的处理了，怎么样把表情和谐地提出来是一个大问题。如果提太过了很可能会缺很多部分，但是处理少了又会让整个表情黑成一坨。这里主要是用膨胀腐蚀来消除噪声以及强化表情部分。

#将处理过的图片变为灰度图
GrayImage = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#二值化处理
ret, image = cv2.threshold(GrayImage, 80, 255, cv2.THRESH_BINARY)#再来一次水漫填充，这次把轮廓之外的地方变成白色
h, w = image.shape[:2]
mask_flood = np.zeros([h + 2, w + 2], np.uint8)
cv2.floodFill(image, mask_flood, (1, 1), (255, 255, 255))#用一个2*2的卷积核对RIO进行多次腐蚀膨胀处理，去掉噪声，这里进行多少次膨胀腐蚀要结合图片效果来进行
kernel = np.ones((2,2),np.uint8)
dilation = cv2.dilate(image,kernel,iterations=2)
erosion = cv2.erode(dilation,kernel,iterations=1)
dilation = cv2.dilate(image,kernel,iterations=1)
image = cv2.erode(dilation,kernel,iterations=1)#这是表情需要截取的部分，不同图这个地方的参数不同
image = image[130:410, 170:505]
cv2.imwrite("last.png",image)#这里输出图片是为了给Image做处理

提出来的表情就是这样的了。
之后，就是要对背景下手了，也就是熊猫头（/括弧笑）。

首先要先确定哪一部分是要放入表情的地方，我下的这个图的插入位置在box中，box的四个值分别是[左上角顶点坐标的x，左上角顶点坐标的y，右下角顶点坐标的x，右下角顶点坐标的y]。

box = (160, 155, 465, 405)#背景图要被替换的部分
base_img = Image.open('background.png')
image = Image.open('last.png')
image = image.resize((box[2] - box[0], box[3] - box[1]))#缩放表情，贴入的表情必须和背景被替换的地方大小相同
base_img.paste(image, box)
base_img.show()
base_img.save('out.png')#这里输出图片是为了给cv2做处理

这时候输出的图就是这样的，ps痕迹非常明显。要是是这样的话我是拿不出手的。这样我们就要继续对这个图进行处理了。这时候又是我们的膨胀腐蚀大法。

#这是为了让图片看起来更自然，而且本身表情就是黑白的，所以对图片再进行一次二值化处理
image = cv2.imread(r'out.png')
GrayImage = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret,image = cv2.threshold(GrayImage,85,255,cv2.THRESH_BINARY)#这里继续膨胀腐蚀，让图片更好看一点
erosion = cv2.erode(image,kernel,iterations=1)
dilation = cv2.dilate(erosion,kernel,iterations=2)
erosion = cv2.erode(dilation,kernel,iterations=1)
image = erosion
cv2.imwrite("last_out.jpg", image)
cv2.waitKey(0)

到这里这个表情包就算是完成了。后面什么加文字吖什么的CSDN有很多一模一样的文章都会说怎么做，我就不做了。然后就是发图给小老婆看看了。小老婆喊我拿着键盘去不知道要干什么呢。

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