OpenCV-Python实战（番外篇）——利用增强现实制作美颜挂件，让你的照片与众不同

Posted 2021-12-11 盼小辉丶

OpenCV-Python实战（番外篇）——利用增强现实制作美颜挂件，让你的照片与众不同

• • 前言
  • 基于 Snapchat 的增强现实
  • • 胡子挂件融合
    • • 完整代码
    • 眼镜挂件融合
    • • 完整代码
  • 相关链接

前言

在博文《详解AR增强现实》中，我们已经学习了增强现实的基本概念，并且学习了如何在真实世界的视图上融合计算机生成的虚拟元素以增强现实。在本文中，我们将学习如何创建有趣的基于 Snapchat 的增强现实，我们将介绍两个实战项目。第一个项目在检测到的人脸上的鼻子和嘴巴之间添加胡子挂件，第二个项目在检测到的人脸上添加眼镜挂件。

基于 Snapchat 的增强现实

胡子挂件融合

第一个项目中，我们将在检测到的脸上覆盖了一个小胡子。我们可以使用从摄像头捕获的连续视频帧，也可以使用单张测试图像。在进行实际讲解程序的关键步骤前，首先查看应用程序预期输出的结果图像：

项目的第一步是检测图像中的人脸。如上图所示，使用青色矩形绘制图像中检测到的人脸的位置和大小；接下来迭代图像中所有检测到的人脸，在其区域内搜索鼻子，粉红色矩形表示图像中检测到的鼻子；检测到鼻子之后，就要根据之前计算出的鼻子的位置和大小来调整我们想要覆盖“胡子”挂件的区域，蓝色矩形表示计算获得的胡须将被覆盖的区域位置。如果处理的目标是连续视频帧，在处理完成所有检测到的人脸后，将继续分析下一帧。
根据上述描述，程序应当首先检测图像中的人脸和鼻子。为了检测这些对象，创建了两个分类器，一个用于检测人脸，另一个用于检测鼻子：

# 用于人脸和鼻子检测的级联分类器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml")
nose_cascade = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_mcs_nose.xml")

一旦创建了分类器，下一步就是使用 cv2.detectMultiScale() 函数检测图像中的这些对象。cv2.detectMultiScale() 函数检测输入灰度图像中不同大小的对象，并将检测到的对象作为矩形列表返回。例如，检测人脸时使用以下代码：

faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)

接下来，遍历检测到的人脸，尝试检测鼻子：

# 遍历检测到的人脸
for (x, y, w, h) in faces:
    # 根据检测到的面大小创建感兴趣区域(ROI)
    roi_gray = gray[y:y + h, x:x + w]
    roi_color = frame[y:y + h, x:x + w]

    # 在检测到的人脸内检测鼻子
    noses = nose_cascade.detectMultiScale(roi_gray)

检测到鼻子后，遍历所有检测到的鼻子，并计算将被“胡子”挂件覆盖的区域。过滤掉错误的鼻子位置后，将“胡子”挂件根据先前计算的区域覆盖在图像上：

for (nx, ny, nw, nh) in noses:
    # 计算将被“胡子”挂件覆盖的区域坐标
    x1 = int(nx - nw / 2)
    x2 = int(nx + nw / 2 + nw)
    y1 = int(ny + nh / 2 + nh / 8)
    y2 = int(ny + nh + nh / 4 + nh / 6)

    if x1 < 0 or x2 < 0 or x2 > w or y2 > h:
        continue

    # 计算将被“胡子”挂件覆盖的区域尺寸
    img_moustache_res_width = int(x2 - x1)
    img_moustache_res_height = int(y2 - y1)

    # 调整掩膜大小，使其与放置“胡子”挂件的区域相等
    mask = cv2.resize(img_moustache_mask, (img_moustache_res_width, img_moustache_res_height))

    # 翻转掩膜
    mask_inv = cv2.bitwise_not(mask)

    # 将“胡子”挂件调整为所需区域
    img = cv2.resize(img_moustache, (img_moustache_res_width, img_moustache_res_height))
    # 获取原始图像的ROI
    roi = roi_color[y1:y2, x1:x2]
    # 创建ROI背景和ROI前景
    roi_bakground = cv2.bitwise_and(roi, roi, mask=mask_inv)
    roi_foreground = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)
    # 获取结果
    res = cv2.add(roi_bakground, roi_foreground)
    # 将res置于原始图像中
    roi_color[y1:y2, x1:x2] = res
    break

上述程序的关键在于 img_mustache_mask 图像。此图像是使用要融合的“胡子”图像的 Alpha 通道创建的，使用此图像，将可以只绘制叠加图像的前景，基于融合图像的 alpha 通道创建的“胡子”蒙版如下：

img_moustache = cv2.imread('moustache.png', -1)
img_moustache_mask = img_moustache[:, :, 3]
cv2.imshow("img moustache mask", img_moustache_mask)

获得的胡子蒙版，如下所示：

增强现实融合“胡子”挂件后的结果如下所示：

这里不再针对视频帧的处理进行讲解，因为其方法与单个图像相同，在接下来的完整代码中，给出对连续视频帧进行增强现实的代码。

完整代码

import cv2

# 用于人脸和鼻子检测的级联分类器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml")
nose_cascade = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_mcs_nose.xml")

# 加载胡子图像
img_moustache = cv2.imread('moustache.png', -1)
# 创建胡子蒙版
img_moustache_mask = img_moustache[:, :, 3]
# 将胡子图像转换为 BGR 图像
img_moustache = img_moustache[:, :, 0:3]

# 创建 VideoCapture 对象
video_capture = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 从 VideoCapture 对象捕获帧
    ret, frame = video_capture.read()
    # 将 frame 转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 检测人脸
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)

    # 迭代检测到的人脸
    for (x, y, w, h) in faces:
        # 根据检测到的人脸大小创建ROI
        roi_gray = gray[y:y + h, x:x + w]
        roi_color = frame[y:y + h, x:x + w]
        # 在检测到的人脸中检测鼻子
        noses = nose_cascade.detectMultiScale(roi_gray)

        for (nx, ny, nw, nh) in noses:
            # 计算将放置 “胡子” 挂件的坐标
            x1 = int(nx - nw / 2)
            x2 = int(nx + nw / 2 + nw)
            y1 = int(ny + nh / 2 + nh / 8)
            y2 = int(ny + nh + nh / 4 + nh / 6)

            if x1 < 0 or x2 < 0 or x2 > w or y2 > h:
                continue

            # 计算“胡子”挂件区域的尺寸
            img_moustache_res_width = int(x2 - x1)
            img_moustache_res_height = int(y2 - y1)

            # 根据挂件区域缩放“胡子”蒙版
            mask = cv2.resize(img_moustache_mask, (img_moustache_res_width, img_moustache_res_height))
            # 翻转蒙版
            mask_inv = cv2.bitwise_not(mask)
            # 缩放“胡子”挂件
            img = cv2.resize(img_moustache, (img_moustache_res_width, img_moustache_res_height))

            # 从原始图像中获取ROI
            roi = roi_color[y1:y2, x1:x2]
            # 创建ROI前景和背景
            roi_bakground = cv2.bitwise_and(roi, roi, mask=mask_inv)
            roi_foreground = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)

            # roi_bakground 与 roi_foreground 加和获取结果
            res = cv2.add(roi_bakground, roi_foreground)
            roi_color[y1:y2, x1:x2] = res

            break
    # 显示结果
    cv2.imshow('Snapchat-based OpenCV moustache overlay', frame)

    # 按下 “q” 键退出
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放资源
video_capture.release()
cv2.destroyAllWindows()

眼镜挂件融合

在这一实战程序中，我们将学习在检测到的面部眼睛区域上融合眼镜挂件。我们通过下图首次查看程序预期结果：

同样为了实现眼镜挂件融合，需要首先使用眼睛检测器检测图像中的眼睛：

eyepair_cascade= cv2.CascadeClassifier("haarcascade_mcs_eyepair_big.xml")

上图中青色矩形表示检测到的人脸在图像中的位置和大小；粉红色矩形表示图像中检测到的眼睛；黄色矩形表示眼镜将被覆盖的位置，其根据眼睛所在区域的位置和大小进行计算。
同时，为融合的眼镜眼镜挂件图像增加一些透明度，以使它们更逼真，眼镜图像蒙版如下所示：

融合后的结果图像如下图所示：

完整代码

基本代码与上例相同，因此不再进行赘述，需要注意的是“眼镜”挂件的融合区域计算。

import cv2

face_cascade = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml")
eyepair_cascade = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_mcs_eyepair_big.xml")

img_glasses = cv2.imread('glasses.png', -1)
img_glasses_mask = img_glasses[:, :, 3]
img_glasses = img_glasses[:, :, 0:3]

video_capture = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    ret, frame = video_capture.read()
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 检测人脸
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)

    for (x, y, w, h) in faces:
        roi_gray = gray[y:y + h, x:x + w]
        roi_color = frame[y:y + h, x:x + w]

        # 在检测到的人脸中检测眼睛
        eyepairs = eyepair_cascade.detectMultiScale(roi_gray)

        for (ex, ey, ew, eh) in eyepairs:
            # 计算“眼睛”挂件放置的坐标
            x1 = int(ex - ew / 10)
            x2 = int((ex + ew) + ew / 10)
            y1 = int(ey)
            y2 = int(ey + eh + eh / 2)

            if x1 < 0 or x2 < 0 or x2 > w or y2 > h:
                continue

            # 计算“眼睛”挂件放置区域大小
            img_glasses_res_width = int(x2 - x1)
            img_glasses_res_height = int(y2 - y1)


            mask = cv2.resize(img_glasses_mask, (img_glasses_res_width, img_glasses_res_height))
            mask_inv = cv2.bitwise_not(mask)
            img = cv2.resize(img_glasses, (img_glasses_res_width, img_glasses_res_height))

            roi = roi_color[y1:y2, x1:x2]
            roi_bakground = cv2.bitwise_and(roi, roi, mask=mask_inv)
            roi_foreground = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)

            res = cv2.add(roi_bakground, roi_foreground):
            roi_color[y1:y2, x1:x2] = res

            break

    # 显示结果画面
    cv2.imshow('Snapchat-based OpenCV glasses filter', frame)

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

video_capture.release()
cv2.destroyAllWindows()

相关链接

OpenCV-Python实战（12）——一文详解AR增强现实