你们要的圣诞帽～ Python实现

借鉴了公众号：crossion

首先你需要自己配置好opencv环境 window或者linux网上都有教程的～

或者更懒点，直接网上下haarcascade_frontalface_default.xml拿来用就行～（我就是......）

代码如下：

#coding=utf-8
import cv2
import random# OpenCV 人脸检测
face_patterns = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') #opencv的人脸检测库文件
sample_image = cv2.imread('img/lyf.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))     #这三行参数可调，以识别出人脸。#返回人脸的坐标  x y w h :xy左上角的点的坐标  wh是人脸的长和宽.
# for (x, y, w, h) in faces:
#     cv2.rectangle(sample_image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
#
# cv2.imwrite('face_detected.png', sample_image);   #把人脸框出来.
#
# print faces# 圣诞帽
hats = []
for i in range(4):   #备选4顶帽子你去换hats.append(cv2.imread('img/hat%d.png' % i, -1))for face in faces:  #一张头像内多张脸的话，则需要face循环.# 随机一顶帽子hat = random.choice(hats)print hat.shape# 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   #这里不要把float漏了,不然代码一直报错的,因为python默认当分子分母均是int的话,分子小于分母则商为0.print scalehat = 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)y_offset = int(face[1] - hat.shape[0] / 2)# 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 - x1hat_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] / 255alpha = 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_detect.png', sample_image)

但是，这个只能给人脸加帽子，因为用的是人脸检测的分类器。

也可以实现猫脸的，但是要换成这个： haarcascade_frontalcatface.xml

上传下效果图～

看，多张人脸的时候，帽子是不一样的，因为每次加帽子是随机选帽子的哈哈哈～

另：贴一个看到的关于自己训练出猫脸的模型。http://lib.csdn.net/article/opencv/32910

我尝试去实现了，但在求协方差矩阵后，建立猫脸模型时出现问题，在等原博主的回复。。。待解决。。。

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