Python을 사용하여 산타 모자를 선물하세요

크리스마스가 다가오고 있지만, 그래도 우리는 함께 즐거운 시간을 보내야 합니다. 이미 크리스마스 모자 관련 주변기기가 많이 유통되고 있는 것 같아요.

기본 지식 준비

컴퓨터에서 이미지는 행이 먼저, 열이 두 번째로 행렬 형식으로 저장됩니다. 따라서 너비 × 높이 × 색상 채널 = 480 × 256 × 3인 이미지는 256 × 480 × 3 3차원 텐서에 저장됩니다. 이미지 처리도 이 아이디어에 따라 계산됩니다(OpenCV에서의 이미지 처리 포함), 즉 높이 × 너비 × 색상 채널입니다.

디지털 이미지

디지털 이미지의 경우 우리가 보는 것은 육안으로 볼 수 있는 실제 사진이지만, 컴퓨터에서는 이 이미지는 밝기가 다른 점들의 집합일 뿐입니다. M × N 크기의 이미지는 M × N 행렬로 표현될 수 있습니다. 행렬 요소의 값은 이 위치의 픽셀 밝기를 나타냅니다. 일반적으로 픽셀 값이 클수록 점이 더 밝아집니다.

일반적으로 회색조 이미지는 2차원 행렬로 표현되고, 컬러(다채널) 이미지는 3차원 행렬(M×N×3)로 표현됩니다.

이미지 채널

은 픽셀을 설명합니다. 회색조인 경우 이를 설명하는 데는 하나의 값, 즉 단일 채널만 필요합니다. 픽셀에 세 가지 색상(RGB)이 있는 경우 이를 설명하기 위해 세 개의 채널이 있습니다. 4채널 이미지는 R, G, B에 A 채널이 추가되어 투명도를 나타냅니다. 일반적으로 투명도를 나타내는 알파 채널이라고 합니다.

ROI 및 마스크

관심 영역(ROI) 설정은 관심 영역 설정으로 번역됩니다. 마스크는 이미지 마스킹 프로세스로, ROI 부분을 남기고 관심 없는 부분을 가리는 것과 같습니다. 위에서 언급한 알파는 마스크로 사용될 수 있습니다.

Matrix (Numpy) 지식

Matrix 인덱싱, 슬라이싱 등. 여기서는 잘 다루지 못해서 친구들이 스스로 배울 수 있으니 자세히 설명하지 않겠습니다.

환경 준비

이제 기본 지식은 갖추었으니, 코드를 간단히 살펴보겠습니다.

먼저 사용해야 하는 OpenCV 및 dlib 라이브러리를 설치하고 pip를 사용하여 각각 설치합니다

pip install python-opencv

pip install dlib

그런 다음 인터넷에서 데이터 모델 파일 Shape_predictor_5_face_landmarks.dat를 수동으로 다운로드합니다. 주소는 다음과 같습니다. http://dlib .net/files/ , 다운로드하여 프로젝트 디렉토리에 넣습니다.

관심 있는 학생들은 얼굴의 최대 68개 핵심 지점을 인식하는 Shape_predictor_68_face_landmarks.dat를 가지고 놀 수 있습니다.

코드 처리

모자 처리

가장 먼저 해야 할 일은 모자를 처리하는 것입니다. 우리가 사용하는 이미지는 다음과 같습니다

먼저 의 RGB 및 알파 값을 추출합니다. 모자 이미지

# 帽子Python을 사용하여 산타 모자를 선물하세요
hat_img3 = cv2.imread("hat.png", -1)
r, g, b, a = cv2.split(hat_img3)
rgb_hat = cv2.merge((r, g, b))
cv2.imwrite("rgb_hat.jpg", rgb_hat)
cv2.imwrite("alpha.jpg", a)
print(a)
print(hat_img3.shape)
print(rgb_hat.shape)

우리가 얻는 효과는 다음과 같습니다:

rgb picture

alpha picture

인쇄된 값은 다음과 같습니다:

[[0 0 0 ... 0 0 0]
 [0 0 0 ... 0 0 0]
 [0 0 0 ... 0 0 0]
 ...
 [0 0 0 ... 0 0 0]
 [0 0 0 ... 0 0 0]
 [0 0 0 ... 0 0 0]]

Face recognition

얼굴 인식 아래에서는 dlib 처리를 사용하여 수행됩니다.

# 人脸检测
dets = self.detector(img, 1)
x, y, w, h = dets[0].left(), dets[0].top(), dets[0].right() - dets[0].left(), dets[0].bottom() - dets[0].top()
# 关键点检测
shape = self.predictor(img, dets[0])
point1 = shape.parts()[0]
point2 = shape.parts(2)
# 求两点中心
eyes_center = ((point1.x + point2.x) // 2, (point1.y + point2.y) // 2)

다음 단계는 모자 사진을 축소하는 것

# 帽子和人脸转换比例
hat_w = int(round(dets[0].right()/1.5))
hat_h = int(round(dets[0].bottom() / 2))
if hat_h > y:
hat_h = y - 1
hat_newsize = cv2.resize(rgb_hat, (hat_w, hat_h))
mask = cv2.resize(a, (hat_w, hat_h))
mask_inv = cv2.bitwise_not(mask)
dh = 0
dw = 0

bg_roi = img[y+dh-hat_h:y+dh,(eyes_center[0]-hat_w//3):(eyes_center[0]+hat_w//3*2)]

ROI 추출

ROI 추출

# 用alpha通道作为mask
mask = cv2.resize(a, (resized_hat_w, resized_hat_h))
mask_inv = cv2.bitwise_not(mask)

마스크 변수를 수행하고, 모자의 면적을 꺼냅니다.

mask_inv 변수는 얼굴 사진에서 모자가 설치된 영역을 추출하는 데 사용됩니다.

다음은 얼굴 사진에서 모자 모양의 영역(ROI)을 꺼냅니다

# 原图ROI
# bg_roi = img[y+dh-resized_hat_h:y+dh, x+dw:x+dw+resized_hat_w]
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)]

그런 다음 얼굴 사진에서 모자 모양의 영역을 꺼냅니다

# 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]))
# print("alpha size: ",alpha.shape)
# print("bg_roi size: ",bg_roi.shape)
bg = cv2.multiply(alpha, bg_roi)
bg = bg.astype('uint8')

여기에는 의 기본 uint8이 있습니다. picture 연산을 위해 타입을 float 타입으로 변환하고, 최종적으로 다시 변환합니다.

합성사진

어두운 부분이 모자를 놓을 곳이에요.

모자 사진에서 모자 부분을 추출해 주세요.

# 提取帽子区域
hat = cv2.bitwise_and(resized_hat, resized_hat, mask=mask)

방금 크기를 조정한 모자 이미지를 사용하여 추출하세요.

可以看到，除了帽子部分，其他区域已经掩模处理了。

以上就是提取ROI的过程，比较难懂，需要好好琢磨，尤其是矩阵的切片、mask处理部分。

合成Python을 사용하여 산타 모자를 선물하세요

最后一步就是把人脸Python을 사용하여 산타 모자를 선물하세요与帽子合成到一起了，也就是把人脸空余帽子部分的Python을 사용하여 산타 모자를 선물하세요区域和帽子只展示帽子区域的Python을 사용하여 산타 모자를 선물하세요区域（有点拗口）合并在一起。

# 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)

效果如下：

刚刚好，完美叠加Python을 사용하여 산타 모자를 선물하세요。

最后把这个片段放回人脸原图中，展示Python을 사용하여 산타 모자를 선물하세요

img[y+dh-hat_h:y+dh, (eyes_center[0]-hat_w//3):(eyes_center[0]+hat_w//3*2)] = add_hat

美美的Python을 사용하여 산타 모자를 선물하세요就出来啦！

我们再尝试几张不同的Python을 사용하여 산타 모자를 선물하세요。

整体效果还不错哦，需要注意的是，在测试的时候，我们尽量选择人脸占比比较大的Python을 사용하여 산타 모자를 선물하세요来合成，效果要好很多哦~

위 내용은 Python을 사용하여 산타 모자를 선물하세요의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!