Python的人臉自動戴口罩系統

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，怎么辦？作為技術人今天分享如何使用Python實作自動戴口罩系統，來安慰自己，系統效果如下所示：

本系統的實作原理是借助 Dlib模塊的Landmark人臉68個關鍵點檢測庫輕松識別出人臉五官資料，根據這些資料，確定嘴唇部分的位置資料（48點~67點位置），根據檢測到嘴部的尺寸和方向，借助PLL模塊調整口罩的尺寸和方向，實作將口罩放在影像的適當位置，

頁面設計

基于tkinter模塊實作GUI設計，可載入人物影像，選擇四種型別口罩（這里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：

頁面布局實作代碼如下所示：

def __init__(self):
self.root = tk.Tk()
self.root.title('基于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="打開頭像", 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, 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, 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()

載入人物影像，實作代碼如下所示：

# 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，實作代碼如下所示：

# 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
# 在合適位置添加頭發圖片
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, 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

匯入四種口罩影像，實作代碼如下所示：

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()

器官識別

頁面功能實作后就是依托Dlib庫實作人臉器官關鍵點的識別，分析出嘴部位置及尺寸，這里為了方便各位直觀了解，寫了一個測驗Demo，將人物臉部關鍵點都顯示出來，代碼如下所示：

#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，列印出其坐標，并圈出來
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制顯示，直接使用就可以，實作代碼如下所示：

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 為嘴唇部分
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唇對應口罩的區域
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, x_max, y_min, y_max, size

退出系統

退出系統非常簡單，一行Demo即可實作，如下所示：

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

標籤：Python

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