• 基于Python的人脸自动戴口罩系统


    1、项目背景

    2019年新型冠状病毒感染的肺炎疫情发生以来,牵动人心,举国哀痛,口罩、酒精、消毒液奇货可居。

    抢不到口罩,怎么办?作为技术人今天分享如何使用Python实现自动戴口罩系统,来安慰自己,系统效果如下所示:

    本系统的实现原理是借助 Dlib模块的Landmark人脸68个关键点检测库轻松识别出人脸五官数据,根据这些数据,确定嘴唇部分的位置数据(48点~67点位置),根据检测到嘴部的尺寸和方向,借助PLL模块调整口罩的尺寸和方向,实现将口罩放在图像的适当位置。

     

    2、页面设计

     基于tkinter模块实现GUI设计,可载入人物图像,选择四种类型口罩(这里的口罩是处理好的图片),展示佩戴好口罩的效果,操作完成退出系统,效果如下所示:

    页面布局实现代码如下所示:

        def __init__(self):
            self.root = tk.Tk()
            self.root.title('基于Pyhon的人脸自动戴口罩系统')
            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)
     
            # 原图1的展示
            tk.Button(self.root, text="打开头像", command=self.show_original1_pic).place(x=50, y=120)
            tk.Button(self.root, text="退出软件", command=quit).place(x=900, y=40)
     
            tk.Label(self.root, text="头像", 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, 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="选择口罩",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, 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, width=60, height=60)
            self.second_pic.bind("<Button-1>", self.mask1)
     
            third_pic = Image.open("./pic/Mask3.png")
            third_pic = third_pic.resize((60, 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, width=60, height=60)
            self.third_pic.bind("<Button-1>", self.mask3)
     
            forth_pic = Image.open("./pic/Mask4.png")
            forth_pic = forth_pic.resize((60, 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, width=60, 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, bg='white', width=270, height=270)
            self.cv_seg.create_rectangle(8, 8, 260, 260, width=1, 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()

    载入人物图像,实现代码如下所示:

        # 原图1展示
        def show_original1_pic(self):
            self.path1_ = askopenfilename(title='选择文件')
            print(self.path1_)
            self.Img = PIL.Image.open(r'{}'.format(self.path1_))
            Img = self.Img.resize((270,270),PIL.Image.ANTIALIAS)   # 调整图片大小至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)

    人脸戴口罩展示,实现代码如下所示:

        # 人脸戴口罩效果展示
        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])  # 切换RGB格式
            # 在合适位置添加头发图片
            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, 270), PIL.Image.ANTIALIAS)  # 调整图片大小至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

    导入四种口罩图像,实现代码如下所示:

        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、器官识别

    页面功能实现后就是依托Dlib库实现人脸器官关键点的识别,分析出嘴部位置及尺寸,这里为了方便各位直观了解,写了一个测试Demo,将人物脸部关键点都显示出来,代码如下所示:

    #coding=utf-8
    #图片检测 - 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)
     
    #人脸分类器
    detector = dlib.get_frontal_face_detector()
    # 获取人脸检测器
    predictor = dlib.shape_predictor(
        "./shape_predictor_68_face_landmarks.dat"
    )
     
    dets = detector(gray, 1)
    for face in dets:
        shape = predictor(img, face)  # 寻找人脸的68个标定点
        # 遍历所有点,打印出其坐标,并圈出来
        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('所用时间为{}'.format(time.time()-t))
    cv2.waitKey(0)
    #cv2.destroyAllWindows()
    time.sleep(5)

    效果如下所示: 

    在本系统中这些关键点无需绘制显示,直接使用就可以,实现代码如下所示:

        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 = []
                # 人脸大小的高度
                height = d.bottom() - d.top()
                # 人脸大小的宽度
                width = d.right() - d.left()
                shape = predictor(img_gray, d)
                # 48-67 为嘴唇部分
                for i in range(48, 68):
                    x.append(shape.part(i).x)
                    y.append(shape.part(i).y)
                # 根据人脸的大小扩大嘴唇对应口罩的区域
                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, x_max, y_min, y_max, size

    4、退出系统

    退出系统非常简单,一行Demo即可实现,如下所示:

        def quit(self):
            self.root.destroy()

    作者:华为云特约供稿开发者 不脱发的程序猿

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