基于Python实现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("",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("",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("",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("",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
defshow_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#keepareference
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
defshow_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#keepareference
导入四种口罩图像，实现代码如下所示：
defmask0(self,event):
self.mask=Image.open('pic/mask.png')
self.show_morpher_pic()
defmask1(self,event):
self.mask=Image.open('pic/mask1.png')
self.show_morpher_pic()
defmask3(self,event):
self.mask=Image.open('pic/mask3.png')
self.show_morpher_pic()
defmask4(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
importcv2
importdlib
importtime
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)
forfaceindets:
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
forptinshape.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：
defget_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)
fork,dinenumerate(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
foriinrange(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))
returnx_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：
defquit(self): self.root.destroy()
总结
以上所述是小编给大家介绍的基于Python实现人脸自动戴口罩系统，希望对大家有所帮助！
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