#Python #OpenCV 使用Python為你的聖誕節增添更多樂趣

来源:https://www.cnblogs.com/pyublog/archive/2022/12/24/17003381.html
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​ 目錄 1.前言 2.目標與效果展示 3.下載OpenCV圖形識別庫 4.下載python支持的v2模塊 5.圖片素材 6.代碼 1.前言 ​ 編輯 Merry Christmas!今天是2022年12月24日,今晚是平安夜在這裡提前祝大家聖誕節快樂! 大家可能對@官方微信給自己的頭像加上一頂聖誕 ...


 目錄

1.前言

2.目標與效果展示

3.下載OpenCV圖形識別庫

4.下載python支持的v2模塊

5.圖片素材 

6.代碼 


 

1.前言

       

編輯

        Merry Christmas!今天是2022年12月24日,今晚是平安夜在這裡提前祝大家聖誕節快樂!

        大家可能對@官方微信給自己的頭像加上一頂聖誕帽的事情記憶尤新,又是一年聖誕節,讓我們用Python製作聖誕帽,給自己的頭像(當然也可以是照片)加個聖誕帽吧 !

        這個項目並不是很難,這次主要用到了OpenCV圖形識別庫,那麼話不多說,讓我們開始吧!

2.目標與效果展示

        本次項目主要實現將聖誕帽自動加到人臉上的功能。

效果展示

3.下載OpenCV圖形識別庫

         首先打開OpenCV的下載頁面:

    下載OpenCVhttps://opencv.org/releases/

    如果下載或打開頁面速度慢的話,可以使用我分享的百度網盤文件鏈接:

    提取碼:hqup

    直接下載haarcascade_frontalface_default.xm

打開OpenCV的下載頁面
編輯

         點擊Sources下載文件壓縮包,打開壓縮包後找到

        " opencv-4.6.0\data\haarcascades\haarcascade_frontalface_default.xml "

打開壓縮包後找到 " opencv-4.6.0\data\haarcascades\haarcascade_frontalface_default.xml "
編輯

4.下載python支持的v2模塊

         在3.5版本後,輸入以下命令下載模塊:

pip install opencv-python
因為我已安裝所以顯示此頁面
編輯

5.圖片素材 

https://pan.baidu.com/s/1C0aD_iN4KCgV3AO3gtNeO     

提取碼:p7at

提取碼:p7at

6.代碼 

import cv2    
import random
 
# OpenCV 人臉檢測
pathf = r'C:\haarcascade_frontalface_default.xml'
face_patterns = cv2.CascadeClassifier(pathf) #opencv的人臉檢測庫haarcascade_frontalface_default.xml文件路徑

sample_image = cv2.imread('C:/python/shengdan/11.jpg')   #你要加帽子的頭像圖像
faces = face_patterns.detectMultiScale(sample_image,scaleFactor=1.1,minNeighbors=8, minSize=(50, 50))     #這三行人臉大小參數可調,以識別出人臉。
 

 
 
# 聖誕帽
hats = []
for i in range(1,8):   #備選4頂帽子可換
    hats.append(cv2.imread('C:\聖誕帽.png' %i ,-1))
print(hats)
for face in faces:  #不同的臉不同的帽子
    # 隨機一頂帽子
    hat = random.choice(hats)
    print (hat)
    # 調整帽子尺寸
    #print (face[3])  #w值 即框出的人臉的寬.
    scale = float(face[3]) / hat.shape[0] * 1.5  
  #  print (scale)
    hat = cv2.resize(hat, (0, 0), fx=scale, fy=scale)
    # 根據人臉坐標調整帽子位置
    x_offset = int(face[0] + face[2] / 2 - hat.shape[1] / 2)+50   #可跳整帽子的位置
    y_offset = int(face[1] - hat.shape[0] / 2)   #可跳整帽子的位置
    # 計算貼圖位置,註意防止超出邊界的情況
    x1, x2 = max(x_offset, 0), min(x_offset + hat.shape[1], sample_image.shape[1])
    y1, y2 = max(y_offset, 0), min(y_offset + hat.shape[0], sample_image.shape[0])
    hat_x1 = max(0, -x_offset)
    hat_x2 = hat_x1 + x2 - x1
    hat_y1 = max(0, -y_offset)
    hat_y2 = hat_y1 + y2 - y1
    # 透明部分的處理
    alpha_h = hat[hat_y1:hat_y2, hat_x1:hat_x2, 3] / 255
    alpha = 1 - alpha_h
    # 按3個通道合併圖片
    for c in range(0, 3):
        sample_image[y1:y2, x1:x2, c] = (alpha_h * hat[hat_y1:hat_y2, hat_x1:hat_x2, c] + alpha * sample_image[y1:y2, x1:x2, c])
 
# 保存最終結果
cv2.imwrite('faces_detect10.png', sample_image)

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  END 

2022/12/24

聯繫我:[email protected]

本文作者:彭_Yu
轉載請註明原文鏈接:https://www.cnblogs.com/pyublog/p/17003381.html


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