基於Python實現人臉自動戴口罩系統
阿新 • • 發佈：2020-02-07
1、專案背景
2019年新型冠狀病毒感染的肺炎疫情發生以來，牽動人心，舉國哀痛，口罩、酒精、消毒液奇貨可居。
搶不到口罩，怎麼辦？作為技術人今天分享如何使用Python實現自動戴口罩系統，來安慰自己，系統效果如下所示：
本系統的實現原理是藉助 Dlib模組的Landmark人臉68個關鍵點檢測庫輕鬆識別出人臉五官資料，根據這些資料，確定嘴脣部分的位置資料（48點~67點位置），根據檢測到嘴部的尺寸和方向，藉助PLL模組調整口罩的尺寸和方向，實現將口罩放在影象的適當位置。
2、頁面設計
基於tkinter模組實現GUI設計，可載入人物影象，選擇四種類型口罩（這裡的口罩是處理好的圖片），展示佩戴好口罩的效果，操作完成退出系統，效果如下所示：
頁面佈局實現程式碼如下所示：
def __init__(self):
self.root = tk.Tk()
self.root.title('基於Pyhon的人臉自動戴口罩系統')
self.root.geometry('1200x500')
self.path1_ = None
self.path2_ = None
self.seg_img_path = None
self.mask = None
self.label_Img_seg = None
decoration = PIL.Image.open('./pic/bg.png').resize((1200,500))
render = ImageTk.PhotoImage(decoration)
img = tk.Label(image=render)
img.image = render
img.place(x=0,y=0)
# 原圖1的展示
tk.Button(self.root,text="開啟頭像",command=self.show_original1_pic).place(x=50,y=120)
tk.Button(self.root,text="退出軟體",command=quit).place(x=900,y=40)
tk.Label(self.root,text="頭像",font=10).place(x=280,y=120)
self.cv_orinial1 = tk.Canvas(self.root,bg='white',width=270,height=270)
self.cv_orinial1.create_rectangle(8,8,260,width=1,outline='red')
self.cv_orinial1.place(x=180,y=150)
self.label_Img_original1 = tk.Label(self.root)
self.label_Img_original1.place(x=180,y=150)
tk.Label(self.root,text="選擇口罩",font=10).place(x=600,y=120)
first_pic = Image.open("./pic/Mask.png")
first_pic = first_pic.resize((60,60),Image.ANTIALIAS)
first_pic = ImageTk.PhotoImage(first_pic)
self.first = tk.Label(self.root,image=first_pic)
self.first.place(x=600,y=160,width=60,height=60)
self.first.bind("<Button-1>",self.mask0)
second_pic = Image.open("./pic/Mask1.png")
second_pic = second_pic.resize((60,Image.ANTIALIAS)
second_pic = ImageTk.PhotoImage(second_pic)
self.second_pic = tk.Label(self.root,image=second_pic)
self.second_pic.place(x=600,y=230,height=60)
self.second_pic.bind("<Button-1>",self.mask1)
third_pic = Image.open("./pic/Mask3.png")
third_pic = third_pic.resize((60,Image.ANTIALIAS)
third_pic = ImageTk.PhotoImage(third_pic)
self.third_pic = tk.Label(self.root,image=third_pic)
self.third_pic.place(x=600,y=300,height=60)
self.third_pic.bind("<Button-1>",self.mask3)
forth_pic = Image.open("./pic/Mask4.png")
forth_pic = forth_pic.resize((60,Image.ANTIALIAS)
forth_pic = ImageTk.PhotoImage(forth_pic)
self.forth_pic = tk.Label(self.root,image=forth_pic)
self.forth_pic.place(x=600,y=370,height=60)
self.forth_pic.bind("<Button-1>",self.mask4)
tk.Label(self.root,text="佩戴效果",font=10).place(x=920,y=120)
self.cv_seg = tk.Canvas(self.root,height=270)
self.cv_seg.create_rectangle(8,outline='red')
self.cv_seg.place(x=820,y=150)
self.label_Img_seg = tk.Label(self.root)
self.label_Img_seg.place(x=820,y=150)
self.root.mainloop()載入人物影象，實現程式碼如下所示：
# 原圖1展示
def show_original1_pic(self):
self.path1_ = askopenfilename(title='選擇檔案')
print(self.path1_)
self.Img = PIL.Image.open(r'{}'.format(self.path1_))
Img = self.Img.resize((270,270),PIL.Image.ANTIALIAS) # 調整圖片大小至256x256
img_png_original = ImageTk.PhotoImage(Img)
self.label_Img_original1.config(image=img_png_original)
self.label_Img_original1.image = img_png_original # keep a reference
self.cv_orinial1.create_image(5,5,anchor='nw',image=img_png_original)人臉戴口罩展示，實現程式碼如下所示
# 人臉戴口罩效果展示
def show_morpher_pic(self):
img1 = cv2.imread(self.path1_)
x_min,x_max,y_min,y_max,size = self.get_mouth(img1)
adding = self.mask.resize(size)
im = Image.fromarray(img1[:,:,::-1]) # 切換RGB格式
# 在合適位置新增頭髮圖片
im.paste(adding,(int(x_min),int(y_min)),adding)
# im.show()
save_path = self.path1_.split('.')[0]+'_result.jpg'
im.save(save_path)
Img = im.resize((270,PIL.Image.ANTIALIAS) # 調整圖片大小至270x270
img_png_seg = ImageTk.PhotoImage(Img)
self.label_Img_seg.config(image=img_png_seg)
self.label_Img_seg.image = img_png_seg # keep a reference
匯入四種口罩影象，實現程式碼如下所示：
def mask0(self,event):
self.mask = Image.open('pic/mask.png')
self.show_morpher_pic()
def mask1(self,event):
self.mask = Image.open('pic/mask1.png')
self.show_morpher_pic()
def mask3(self,event):
self.mask = Image.open('pic/mask3.png')
self.show_morpher_pic()
def mask4(self,event):
self.mask = Image.open('pic/mask4.png')
self.show_morpher_pic()
3、器官識別
頁面功能實現後就是依託Dlib庫實現人臉器官關鍵點的識別，分析出嘴部位置及尺寸，這裡為了方便各位直觀瞭解，寫了一個測試Demo，將人物臉部關鍵點都顯示出來，程式碼如下所示：
#coding=utf-8
#圖片檢測 - Dlib版本
import cv2
import dlib
import time
t=time.time()
path = "./pic/im.jpg"
img = cv2.imread(path)
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#人臉分類器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
# 獲取人臉檢測器
predictor = dlib.shape_predictor(
"./shape_predictor_68_face_landmarks.dat"
)
dets = detector(gray,1)
for face in dets:
shape = predictor(img,face) # 尋找人臉的68個標定點
# 遍歷所有點，打印出其座標，並圈出來
for pt in shape.parts():
pt_pos = (pt.x,pt.y)
cv2.circle(img,pt_pos,1,(0,255,0),2)
cv2.imshow("image",img)
print('所用時間為{}'.format(time.time()-t))
cv2.waitKey(0)
#cv2.destroyAllWindows()
time.sleep(5)
效果如下所示：
在本系統中這些關鍵點無需繪製顯示，直接使用就可以，實現程式碼如下所示：
def get_mouth(self,img):
img_gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor('./shape_predictor_68_face_landmarks.dat')
faces = detector(img_gray,0)
for k,d in enumerate(faces):
x = []
y = []
# 人臉大小的高度
height = d.bottom() - d.top()
# 人臉大小的寬度
width = d.right() - d.left()
shape = predictor(img_gray,d)
# 48-67 為嘴脣部分
for i in range(48,68):
x.append(shape.part(i).x)
y.append(shape.part(i).y)
# 根據人臉的大小擴大嘴脣對應口罩的區域
y_max = (int)(max(y) + height / 3)
y_min = (int)(min(y) - height / 3)
x_max = (int)(max(x) + width / 3)
x_min = (int)(min(x) - width / 3)
size = ((x_max - x_min),(y_max - y_min))
return x_min,size
4、退出系統
退出系統非常簡單，一行Demo即可實現，如下所示：
def quit(self): self.root.destroy()
總結
以上所述是小編給大家介紹的基於Python實現人臉自動戴口罩系統，希望對大家有所幫助！