通知：今年的圣诞节推迟到2021年1月8日，因为圣诞老人到了之后还要被隔离14天。

马上就要圣诞节了，大家想好送什么礼物给自己对象了吗？
因为疫情原因，圣诞老人不能来中国给我们送礼物了，所以今年由我来给大家圣诞礼物——用python给你的头像戴圣诞帽！
我知道网上已经有很多关于这个的代码了，他们一般都是调用cv或者dlib的人脸识别库来实现，但今天我想通过调用百度AI的人脸识别接口来实现。

实现步骤

首先我们需要申请百度AI的密钥，之后就可以通过开发文档来进行人脸识别了。（我之前的一篇文章已经讲的十分清楚了python颜值分析，这里就不再描述。）
其次我们需要一个背景透明的圣诞帽。可以通过ps等软件把圣诞帽抠出来，也可以通过python代码。

python使图片白色背景变透明代码：

这是一个单独的python file，你可以命名为transparent.py

from PIL import Image
def transparent():img = Image.open('hat.jpg')# 图片转换为四通道。第四个通道就是我们要修改的透明度。#RGBA是代表Red（红色）Green（绿色）Blue（蓝色）和Alpha的色彩空间。#如果一个像素的alpha通道数值为0%，那它就是完全透明的（也就是看不见的），而数值为100%则意味着一个完全不透明的像素（传统的数字图像）。img = img.convert('RGBA')# 获取图片像素尺寸width, height = img.sizepix = img.load()#方法load()返回一个用于读取和修改像素的像素访问对象#print(pixel_data[0,0])for i in range(height):for j in range(width):pixel = pix[j, i]r = pixel[0]g = pixel[1]b = pixel[2]a = pixel[3]# 四通道色彩值大于250（白色且不透明），则将像素点变为透明块if r > 245 and g > 245 and b > 245 and a > 250:pix[j, i] = (255, 255, 255, 0)img.save('newhat.png')  # 保存新图片
transparent()

原图：

透明化后：

然后我们需要通过百度AI人脸识别接口得到人脸位置、大小等信息。

获取人脸信息核心代码：

    def face_identification(self):# 人脸检测与属性分析img = self.img_to_base64(self.img_src)request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/face/v3/detect"post_data = {"image": img,"image_type": "BASE64","max_face_num":10,"face_field": "face_num,face_list",#包括age,beauty,expression,face_shape,gender,glasses,landmark,emotion,face_type,mask,spoofing信息"face_type": "LIVE"#人脸的类型。LIVE表示生活照，IDCARD表示身份证芯片照，WATERMARK表示带水印证件照，CERT表示证件照片，默认LIVE。}access_token = self.get_AccessToken()request_url = request_url + "?access_token=" + access_tokenresponse = requests.post(url=request_url, data=post_data, headers=self.headers)json_result = json.loads(response.text)print(json_result)if json_result['error_code'] == 0:a = 1print('检测到的图片中的人脸数量：',json_result['result']['face_num'])for i in json_result['result']['face_list']:face_info = []print('第{}张人脸信息：'.format(a))a=a+1left=i['location']['left']face_info.append(left)top=i['location']['top']face_info.append(top)width=i['location']['width']face_info.append(width)height=i['location']['height']face_info.append(height)print('人脸区域离左边界的距离：',left)print('人脸区域离上边界的距离：', top)print("人脸区域的宽度：",width )print("人物区域的高度：", height)faces.append(face_info)#print("人物特征点位置：", json_result['result']['face_list'][0]['landmark72'])else:print(json_result['error_code'])print(json_result['error_msg'])

最后我们需要根据人脸信息确定圣诞帽的位置。

确定圣诞帽位置代码：

def addhat(faces,face_image,hat_image):for face in faces:hat = cv2.imread(hat_image, -1)  # 读入完整图片，包括alpha通道。scale = face[3] / hat.shape[0] * 1.4hat = cv2.resize(hat, (0, 0), fx=scale, fy=scale)  # 改变帽子大小x_offset = int(face[0] -10+face[2] / 2 - hat.shape[1] / 2)y_offset = int(face[1] - hat.shape[0]/1)  # 根据人脸坐标调整帽子位置x1, x2 = max(x_offset, 0), min(x_offset + hat.shape[1], face_image.shape[1])y1, y2 = max(y_offset, 0), min(y_offset + hat.shape[0], face_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  # 计算贴图位置alpha_h = hat[hat_y1:hat_y2, hat_x1:hat_x2, 3] / 255  # 透明部分的处理alpha = 1 - alpha_hfor c in range(0, 3):face_image[y1:y2, x1:x2, c] = (alpha_h * hat[hat_y1:hat_y2, hat_x1:hat_x2, c] + alpha * face_image[y1:y2, x1:x2,c])  # 按3个通道合并图片return face_image

上面代码参考于网上。

给头像添加圣诞帽完整代码：

这是另一个独立的python file，你可以命名为add_hat.py

# encoding:utf-8
import base64
import json
import requests
import cv2class BaiduAI:def __init__(self, img):self.AK = ""#你的应用API Keyself.SK = ""#你的应用Secret Keyself.img_src = imgself.headers = {"Content-Type": "application/json; charset=UTF-8"}def get_AccessToken(self):#获取Access Tokenhost = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=' + self.AK + '&client_secret=' + self.SKresponse = requests.get(host, headers=self.headers)json_result = json.loads(response.text)if response:return json_result['access_token']else:print(json_result)return 0def img_to_base64(slef, path):#图片转化为base64with open(path, 'rb') as f:image = f.read()image_base64 = str(base64.b64encode(image), encoding='utf-8')return image_base64def face_identification(self):# 人脸检测与属性分析img = self.img_to_base64(self.img_src)request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/face/v3/detect"post_data = {"image": img,"image_type": "BASE64","max_face_num":10,"face_field": "face_num,face_list",#包括age,beauty,expression,face_shape,gender,glasses,landmark,emotion,face_type,mask,spoofing信息"face_type": "LIVE"#人脸的类型。LIVE表示生活照，IDCARD表示身份证芯片照，WATERMARK表示带水印证件照，CERT表示证件照片，默认LIVE。}access_token = self.get_AccessToken()request_url = request_url + "?access_token=" + access_tokenresponse = requests.post(url=request_url, data=post_data, headers=self.headers)json_result = json.loads(response.text)print(json_result)if json_result['error_code'] == 0:a = 1print('检测到的图片中的人脸数量：',json_result['result']['face_num'])for i in json_result['result']['face_list']:face_info = []print('第{}张人脸信息：'.format(a))a=a+1left=i['location']['left']face_info.append(left)top=i['location']['top']face_info.append(top)width=i['location']['width']face_info.append(width)height=i['location']['height']face_info.append(height)print('人脸区域离左边界的距离：',left)print('人脸区域离上边界的距离：', top)print("人脸区域的宽度：",width )print("人物区域的高度：", height)faces.append(face_info)#print("人物特征点位置：", json_result['result']['face_list'][0]['landmark72'])else:print(json_result['error_code'])print(json_result['error_msg'])
def addhat(faces,face_image,hat_image):for face in faces:hat = cv2.imread(hat_image, -1)  # 读入完整图片，包括alpha通道。scale = face[3] / hat.shape[0] * 1.5hat = cv2.resize(hat, (0, 0), fx=scale, fy=scale)  # 改变帽子大小x_offset = int(face[0] +face[2] / 2 - hat.shape[1] / 2)y_offset = int(face[1] - hat.shape[0]/1.2)  # 根据人脸坐标调整帽子位置x1, x2 = max(x_offset, 0), min(x_offset + hat.shape[1], face_image.shape[1])y1, y2 = max(y_offset, 0), min(y_offset + hat.shape[0], face_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  # 计算贴图位置alpha_h = hat[hat_y1:hat_y2, hat_x1:hat_x2, 3] / 255  # 透明部分的处理alpha = 1 - alpha_hfor c in range(0, 3):face_image[y1:y2, x1:x2, c] = (alpha_h * hat[hat_y1:hat_y2, hat_x1:hat_x2, c] + alpha * face_image[y1:y2, x1:x2,c])  # 按3个通道合并图片return face_image
if __name__ == '__main__':img_file = ''hat_file=''faces=[]demo = BaiduAI(img_file)if(demo.get_AccessToken()):demo.face_identification()print(faces)face_image = cv2.imread(img_file)face_image=addhat(faces,face_image,hat_file)cv2.imwrite('addhat_' + img_file, face_image)

说明：self.AK用你的应用API Key，self.SK用你的应用Secret Key。img_file用你的照片路径，hat_file用你的圣诞帽图片路径。

最终效果

原图：

戴上圣诞帽：

原图：

戴上圣诞帽：

这次的分享到此结束。
圣诞节要到了，送大家三千万。千万要开心，千万要快乐，千万要幸福！！！

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