还记得疫情之初，我们用Python给头像戴口罩的文章吗？

开工第一天，先用Python戴个口罩

当时只是简单的调用了第三方模块将口罩图片替换入原图，内容非常简短。

今天，将为大家提供一个能够通过以下三种方式给头像戴上圣诞帽的Python教程：

• 1.实时打开摄像头读取头像图佩戴圣诞帽

• 2.从本地读取一幅头像图佩戴圣诞帽

• 3.从文件夹中批量读取头像图佩戴圣诞帽

1.准备

开始之前，你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上，如果没有，请访问这篇文章：超详细Python安装指南 进行安装。

如果你用Python的目的是数据分析，可以直接安装Anaconda：Python数据分析与挖掘好帮手—Anaconda，它内置了Python和pip.

此外，推荐大家用VSCode编辑器，因为它可以在编辑器下方的终端运行命令安装依赖模块：Python 编程的最好搭档—VSCode 详细指南。

Windows环境下打开 Cmd (开始-运行-CMD)，苹果系统环境下请打开 Terminal (command+空格输入Terminal)，输入命令安装依赖：

pip install https://pypi.python.org/packages/da/06/bd3e241c4eb0a662914b3b4875fc52dd176a9db0d4a2c915ac2ad8800e9e/dlib-19.7.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl#md5=b7330a5b2d46420343fbed5df69e6a3f
pip install opencv-python

有两个依赖，一个是 dlib模块，需要通过whl文件安装。一个是常用的opencv模块，直接pip安装即可。

文章源代码fork自：amusi/Merry_Christmas_Hat

本文全部源代码及图片可在此下载：
https://github.com/Ckend/Merry_Christmas_Hat

如果你访问不了Github，可在Python实用宝典公众号后台回复：圣诞帽 下载。

2.给头像戴上圣诞帽

为防大家没耐心看下去，我把佩戴圣诞帽的教程提前了。

下载源代码后，进入源代码的文件夹，一共有三种方式给你的头像佩戴圣诞帽。

1.打开摄像头读取头像图：

当摄像头打开后，会实时出现佩戴着圣诞帽的你。按q保存你最喜欢的图片即可，源代码如下：

def method_one(hat_img):"""方式1: 打开摄像头读取头像图"""cap = cv2.VideoCapture(0)if not cap.isOpened():print('摄像头打开失败!')else:print('摄像头打开成功!')print("请按下键盘上的'q'，保存当前满意图像!")while cap.isOpened():_, img = cap.read()cv2.imshow("img", img)k = cv2.waitKey(33) & 0xFFif(k == ord('q')):cv2.imwrite("sefile.jpg", img)face_flag, output = add_hat(img, hat_img)if(-1 == face_flag):breakcv2.imshow("output", output)print("请按下键盘上的任意按键，退出当前程序!")cv2.waitKey(0)cv2.imwrite("output.jpg", output)break# 读取帽子图，第二个参数-1表示读取为rgba通道，否则为rgb通道
hat_img = cv2.imread("hat.png", -1)# 选择你需要的方式
method_one(hat_img)cv2.destroyAllWindows()

这样，通过运行Merry_Chirstmas_Hat.py文件就能打开摄像头并实时显示佩戴圣诞帽的你：

python Merry_Chirstmas_Hat.py

2.读取一个图像佩戴圣诞帽

这是最常见的使用场景，你只需要的源代码文件夹下，放置你所需要佩戴圣诞帽的图像，命名为test.jpg(或其他，只需要改函数调用里你的指定文件名称)。

放置完成后运行Merry_Chirstmas_Hat.py文件即可佩戴圣诞帽。

def method_two(hat_img, filename):"""方式2: 从本地读取一幅头像图"""img = cv2.imread(filename)success, output = add_hat(img, hat_img)if not success:print("戴失败了！")return# 展示效果cv2.imshow("output", output)cv2.waitKey(0)cv2.imwrite("output.jpg", output)# 读取帽子图，第二个参数-1表示读取为rgba通道，否则为rgb通道
hat_img = cv2.imread("hat.png", -1)# 选择你需要的方式
method_two(hat_img, "test.jpg")cv2.destroyAllWindows()

3. 从文件夹中读取多张头像图（批量处理）

在源代码的文件夹下，创建一个名为images的文件夹，在里面放置所有以.jpg结尾的图像，运行Merry_Chirstmas_Hat.py文件后你能看到所有这些图像佩戴圣诞帽的效果。

def method_three(hat_img):"""方式3: 从文件夹中读取多张头像图（批量处理）"""import glob as gbimg_path = gb.glob("./images/*.jpg")for path in img_path:img = cv2.imread(path)# 添加帽子success, output = add_hat(img, hat_img)if not success:print("戴失败了！")continue# 展示效果cv2.imshow("output", output)cv2.waitKey(0)# 读取帽子图，第二个参数-1表示读取为rgba通道，否则为rgb通道
hat_img = cv2.imread("hat.png", -1)# 选择你需要的方式
method_three(hat_img)cv2.destroyAllWindows()

我们的代码默认使用了第二种方式佩戴圣诞帽，你可以修改代码178行的method选择你所需要的方式。佩戴效果如下：

原图：

佩戴效果图：

3.原理分析

在上面的三种佩戴圣诞帽方法中，都调用了一个叫 add_hat 的函数。

顾名思义，这个函数里对原图像做了佩戴圣诞帽的逻辑，其步骤如下：

• 1. 正脸识别(才好佩戴帽子到头部)。

• 2. 遍历所有人脸，取5个关键点，并根据人脸大小调整帽子大小。

• 3. 利用alpha通道的图像提取放帽子的区域（提取空心区域）。

• 4. 将原帽子覆盖至第3步提取出来的空心区域上并放回原图。

下面分步骤阐述：

1.正脸识别

利用了dlib中已经训练好的人脸关键点检测模型对图像进行提取人脸的操作：

# dlib人脸关键点检测器(需要确保.py文件同级目录下有shape_predictor_5_face_landmarks.dat这个文件)
predictor_path = "shape_predictor_5_face_landmarks.dat"
predictor = dlib.shape_predictor(predictor_path)# dlib正脸检测器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()# 正脸检测
dets = detector(img, 1)

检测到的人脸数据将会保存到dets变量中，因此dets的长度将大于0.

2.遍历人脸，取关键点并调整帽子大小

获取保存的人脸数据的各种参数，并根据这些参数对帽子进行比例转化：

# 如果检测到人脸
if len(dets) > 0:# 遍历所有人脸for d in dets:x, y, w, h = d.left(), d.top(), d.right()-d.left(), d.bottom()-d.top()# 关键点检测，5个关键点shape = predictor(img, d)# 选取左(0)右(2)眼眼角的点point1 = shape.part(0)point2 = shape.part(2)# 求两点中心eyes_center = ((point1.x+point2.x)//2, (point1.y+point2.y)//2)# 根据人脸大小调整帽子大小factor = 1.5    # 比例因子resized_hat_h = int(round(rgb_hat.shape[0]*w/rgb_hat.shape[1]*factor))resized_hat_w = int(round(rgb_hat.shape[1]*w/rgb_hat.shape[1]*factor))# 避免帽子高度超出图像画面if resized_hat_h > y:resized_hat_h = y-1# 根据人脸大小调整帽子大小resized_hat = cv2.resize(rgb_hat, (resized_hat_w, resized_hat_h))

3. 利用alpha通道的图像提取放帽子的区域（提取空心区域）。

通过alpha通道生成的黑白图像作为mask，将其填充到原图中。生成了bg.jpg.

# 用alpha通道作为mask(bitwise_not)
mask = cv2.resize(a, (resized_hat_w, resized_hat_h))
mask_inv = cv2.bitwise_not(mask)# 帽子相对与人脸框上线的偏移量
dh = 0
dw = 0
# 原图ROI
bg_roi = img[y+dh-resized_hat_h:y+dh,(eyes_center[0]-resized_hat_w//3):(eyes_center[0]+resized_hat_w//3*2)]# 原图ROI中提取放帽子的区域
bg_roi = bg_roi.astype(float)
mask_inv = cv2.merge((mask_inv, mask_inv, mask_inv))
alpha = mask_inv.astype(float)/255# 相乘之前保证两者大小一致（可能会由于四舍五入原因不一致）
alpha = cv2.resize(alpha, (bg_roi.shape[1], bg_roi.shape[0]))
bg = cv2.multiply(alpha, bg_roi)
bg = bg.astype('uint8')
cv2.imwrite("bg.jpg", bg)

如果你打开bg.jpg，你就会发现这是一个佩带黑色模板的原图帽子区域：

4.将原帽子覆盖至第3步提取出来的空心区域上并放回原图。

接下来要做的，就是将帽子替换到第3部生成的空心区域上并放回原图：

# 提取帽子区域
hat = cv2.bitwise_and(resized_hat, resized_hat, mask=mask)
cv2.imwrite("hat.jpg", hat)# 相加之前保证两者大小一致（可能会由于四舍五入原因不一致）
hat = cv2.resize(hat, (bg_roi.shape[1], bg_roi.shape[0]))# 两个ROI区域相加
add_hat = cv2.add(bg, hat)# 把添加好帽子的区域放回原图
img[y+dh-resized_hat_h:y+dh, (eyes_center[0]-resized_hat_w//3):(eyes_center[0]+resized_hat_w//3*2)] = add_hat
return 1, img

这样，便完成了整个佩戴圣诞帽的流程。文章完整源代码可在Python实用宝典公众号后台回复：圣诞帽 下载。

我们的文章到此就结束啦，如果你喜欢今天的Python 实战教程，请持续关注Python实用宝典。

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