突如其來的新型冠狀病毒讓全國人民春節過的誠惶誠恐，出門必須帶口罩已經達成共識。
疫情防控期間，我們大家要做的就是遵從政府號令：“少出門，戴口罩、勤洗手......”，乖乖宅家就是為抗擊疫情做貢獻。
看到一些朋友叫設計同學幫忙給自己的頭像戴上口罩，作為技術人，心想一定還有更多人有這樣的訴求，不如開發一個簡單的程序來實現這個需求，也算是幫助設計小姐姐減少工作量。
圖片來自 Pexels
於是我花了些時間，寫了一個叫做 face-mask[1] 的命令行工具，能夠輕鬆的給圖片中的人像戴上口罩，而且口罩的方向和大小都是適應人臉的哦~
使用
①安裝 face-mask
<code>pip install face-mask /<code>
確保 Python 版本在 3.6 及以上。
②使用 face-mask
直接指定圖片路徑即可為圖片中的人像戴上口罩，並會生成一個新的圖片(額外有 -with-mask 後綴)：
<code>face-mask /path/to/face/picture /<code>
通過指定 --show 選項，還可以使用默認圖片查看器打開新生成的圖片：
<code>face-mask /path/to/face/picture --show /<code>
③效果
給一個人戴上口罩，效果如下圖：
給多個人戴上口罩，效果如下圖：
給動漫人物戴上口罩：
實現
思路
要想實現上面的效果，我們應該怎麼做?不妨這麼想：
- 首先是識別出人的鼻子(nose_bridge)和臉輪廓(chin)。
- 通過臉輪廓確定出臉左點(chin_left_point)、臉底點(chin_bottom_point)和臉右點(chin_right_point)。
- 由鼻子和臉底點確定口罩大小的高度、中心線。
- 將口罩左右平均分為兩個部分，調整左口罩大小，寬度為臉左點到中心線的距離;調整右口罩大小，寬度為臉右點到中心線的距離;合併左右口罩為新口罩。
- 旋轉新口罩，角度為中心線相對於 y 軸的旋轉角。
- 將新口罩放在原圖適當位置。
關於人臉識別，可以使用 face_recognition[2] 庫進行識別。關於圖像處理，可以使用 Pillow[3] 庫進行處理。
代碼
有了思路之後，實現就是件相對輕鬆的事情。不過對庫的熟悉和圖片的變換計算可能要花些時間。
詳細的代碼請參考如下鏈接，這裡僅說明下最核心的步驟：
https://github.com/Prodesire/face-mask
人臉識別：
<code>import face_recognition face_image_np = face_recognition.load_image_file('/path/to/face/picture') face_landmarks = face_recognition.face_landmarks(face_image_np) /<code>藉助 face_recognition 庫可以輕鬆的識別出人像，最終得到的 face_landmarks 是一個列表，裡面的每個 face_landmark 都表示一個人像數據。
face_landmark 是一個字典，其中的鍵表示人像特徵，值表示該特徵的點的列表。比如：
- 鍵 nose_bridge 表示鼻樑
- 鍵 chin 表示臉頰
我們需要根據每個 face_landmark，給對應的頭像戴上口罩。
獲得鼻子和臉頰的特徵點：
<code>import numpy as np nose_bridge = face_landmark['nose_bridge'] nose_point = nose_bridge[len(nose_bridge) * 1 // 4] nose_v = np.array(nose_point) chin = face_landmark['chin'] chin_len = len(chin) chin_bottom_point = chin[chin_len // 2] chin_bottom_v = np.array(chin_bottom_point) chin_left_point = chin[chin_len // 8] chin_right_point = chin[chin_len * 7 // 8] /<code>
通過上述代碼，我們獲得了：
- 表示上鼻樑的一個點：nose_point
- 表示臉左點：chin_left_point
- 表示臉右點：chin_right_point
- 表示臉底點：chin_bottom_point
拆分、縮放和合並口罩：
<code>from PIL import Image _face_img = Image.fromarray(face_image_np) _mask_img = Image.open('/path/to/mask/picture') # split mask and resize width = _mask_img.width height = _mask_img.height width_ratio = 1.2 new_height = int(np.linalg.norm(nose_v - chin_bottom_v)) # left mask_left_img = _mask_img.crop((0, 0, width // 2, height)) mask_left_width = get_distance_from_point_to_line(chin_left_point, nose_point, chin_bottom_point) mask_left_width = int(mask_left_width * width_ratio) mask_left_img = mask_left_img.resize((mask_left_width, new_height)) # right mask_right_img = _mask_img.crop((width // 2, 0, width, height)) mask_right_width = get_distance_from_point_to_line(chin_right_point, nose_point, chin_bottom_point) mask_right_width = int(mask_right_width * width_ratio) mask_right_img = mask_right_img.resize((mask_right_width, new_height)) # merge mask size = (mask_left_img.width + mask_right_img.width, new_height) mask_img = Image.new('RGBA', size) mask_img.paste(mask_left_img, (0, 0), mask_left_img) mask_img.paste(mask_right_img, (mask_left_img.width, 0), mask_right_img) /<code>上述代碼主要做了如下內容：
- 將口罩左右平均分為兩個部分。
- 調整左口罩大小，寬度為臉左點到中心線的距離*寬度係數 1.2。
- 調整右口罩大小，寬度為臉右點到中心線的距離*寬度係數 1.2。
- 合併左右口罩為新口罩。
get_distance_from_point_to_line 用來獲取一個點到一條線的距離，具體實現可看源代碼。
width_ratio 是寬度係數，用來適當擴大口罩。原因我們是根據臉頰的寬度計算口罩的寬度，但口罩是待在耳朵上的，真實寬度應該要更寬。
旋轉口罩、並放到原圖適當位置：
<code># rotate mask angle = np.arctan2(chin_bottom_point[1] - nose_point[1], chin_bottom_point[0] - nose_point[0]) rotated_mask_img = mask_img.rotate(angle, expand=True) # calculate mask location center_x = (nose_point[0] + chin_bottom_point[0]) // 2 center_y = (nose_point[1] + chin_bottom_point[1]) // 2 offset = mask_img.width // 2 - mask_left_img.width radian = angle * np.pi / 180 box_x = center_x + int(offset * np.cos(radian)) - rotated_mask_img.width // 2 box_y = center_y + int(offset * np.sin(radian)) - rotated_mask_img.height // 2 # add mask _face_img.paste(mask_img, (box_x, box_y), mask_img) /<code>
上述代碼主要做了如下內容：
- 旋轉新口罩，角度為中心線相對於 y 軸的旋轉角。
- 計算口罩應該放置的座標。
- 將新口罩放在原圖的計算出的座標下。
最後就是將新圖片保存到本地路徑，代碼不再展示。
總結
我們藉助 face_recognition 庫可以輕鬆的識別出人像，然後根據臉頰的寬度和鼻樑位置計算出口罩的大小、方向和位置，並最終生成出戴上口罩的圖片。
整個過程並不複雜，但在座標計算上要格外小心，如此，我們便打造了一個短小精悍的“自動戴上口罩”程序!
閱讀更多 51CTO 的文章
