圣诞节，教你用Python给微信头像添加一个圣诞帽！

圣诞节快到了，每年一到圣诞节就会有很多人的头像上多了一顶小红帽

那么你有想过如何用Python去实现吗？

如果你尝试去搜索，会发现网上教程一大堆，但是由于大多数人都将圣诞帽位置固定了，所以放上自己的图片后，要不就是圣诞帽偏移了，要不就是帽子比头还大，代码也不知道在哪里改，无从下手。

因此，本文将手把手教你如何用Python为你的微信头像添加一顶圣诞帽，并结合我们之前讲过PySimpleGUI，做成一个带有GUI的小程序，先看效果：

本次主要分为两个部分讲解：

用opencv对头像添加圣诞帽
结合PySimpleGUI制作人性化圣诞帽添加软件

主要涉及的Python模块有：

PIL
PySimpleGUI
cv2
os

在开始之前，你需要使用pip对相关依赖库进行安装

代码语言：javascript复制

pip install pillow   #这是对模块PTL的安装
pip install opencv-python    #这是对cv2的安装
pip install os 
pip install PySimpleGui

一、利用opencv对头像处理

本文用到的圣诞帽，是.png格式的，如下

为了识别照片，我们需要安装一个OpenCV的内置人脸识别插件，安装步骤：

用浏览器打开网址opencv.org---进入Releases---下载对应版本的OpenCV（一定要记住存放这个插件的路径！！！后面要用到）

和以前一样，我们先看本节全部代码，然后进行讲解?

代码语言：javascript复制

import cv2
from PIL import Image
personPath = '3.jpg'  #头像
hatPath = 'sheng.png'  #圣诞帽
personImg = cv2.imread(personPath)
face_haar = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')#存放的绝对路径
faces = face_haar.detectMultiScale(personImg, 1.1,5)
personImg = Image.open(personPath)
personImg = personImg.convert('RGBA')
hatImg = Image.open(hatPath)
hatImg = hatImg.convert('RGBA')
for face_x,face_y,face_w,face_h in faces:
    face_x -= face_w-180
    face_y  = face_h-250
    face_w *= 1
    face_h *= 1
    hatImg = hatImg.resize((face_w, face_h))
    bg = (face_x, face_y - face_h   100 , face_x   face_w, face_y   100 )
    personImg.paste(hatImg, bg, mask = hatImg)#将调整好的帽子贴上去
personImg.save('addHat.png')

下面对代码进行讲解。

首先，引入两个模块，用cv2.imread(personPath)来读取相对路径下的图片。

“cv2.imread('图像路径','读取方式')：默认为cv2.imread_color以彩色图像模式读取。 cv2.CascadeClassifier('分类器的路径')：简单来说就是做人脸检测的一个必备方面，专业名词叫做级联分类器。这个分类器到目前版本容纳了Haar特征器和LBP特征分类器两个分类器。这次我们使用常规用的Harr特征器 ”

Haar特征分类器就是一个xml文件，是OpenCV官方训练好的检测器，它能反应图像的灰度变化，以像素分模块求差值的一种特征。下面我们讲讲它的路径

在我们准备工作中我们在OpenCV的官网下载了人脸识别的插件。以安装在D盘为例：Harr特征分类器就在我们的D:opencvopencvsourcesdatahaarcascadeshaarcascade_frontalface_default.xml

注意：在第6行代码中，我们调用这个特征器的路径最好使用绝对路径！上述代码只是演示

关键代码就是detectMultiScale(image,scaleFactor,minNeighbors)：检验出图片中的所有人脸，并以向量类型保存各个人脸的位置和大小，最后用矩形Rect类表示，该函数由分类器((也就是上述的Haar特征分类器))的对象进行调用。

其中参数如下：

“image是我们要做人脸检测的图片。 scaleFactor表示在前后两次相继的扫描中，搜索窗口的比例系数。默认为1.1即每次搜索窗口依次扩大10%; minNeighbors表示构成检测目标的相邻矩形的最小个数(默认为3个)。 ”

而后就是我们常见的用Pillow模块打开两张图片，不过这次的打开方式是以RGBA模式打开，即四通道模式（A指透明度）。

最后一个for循环就是读取用cv2解析出来的帽子faces参数，这里有趣的一点是，cv2做人脸识别后，会在两眼之间画一条线，并以中间为原点，做x和y轴建立坐标系。最后调节Pillow解析出来的帽子x和y位置，摆到人头上方。所有这个方法对正脸敏感，对侧脸不太友好。

personImg.save('addHat.png')表示存储添加圣诞帽后的照片。

二、GUI框架整合

现在我们在上一节的基础上，将圣诞帽添加与GUI框架进行整合，还是先上代码之后拆分讲解

代码语言：javascript复制

import PySimpleGUI as sg
import os.path
sg.change_look_and_feel("BrightColors")
file_list_column = [
    [sg.Submit('Go',tooltip='按下面的要素添加圣诞帽',size=(15, 1)), sg.Cancel(size=(15, 1))],
    [
        sg.Text("图片位置"),
        sg.In(size=(25, 1), enable_events=True, key="-FOLDER-"),
        sg.FolderBrowse('浏览'),
    ],
    [
        sg.Text("帽子宽度"),
        sg.In(size=(25, 1), enable_events=True, key="hat-w"),
    ],
    [
        sg.Text("帽子高度"),
        sg.In(size=(25, 1), enable_events=True, key="hat-h"),
    ],
    [
        sg.Text("帽子横移"),
        sg.In(size=(25, 1), enable_events=True, key="hat-x"),
    ],
    [
        sg.Text("帽子纵移"),
        sg.In(size=(25, 1), enable_events=True, key="hat-y"),
    ],
    [
        sg.Listbox(
            values=[], enable_events=True, size=(40, 20), key="-FILE LIST-"
        )
    ],
]
image_viewer_column = [
    [sg.Text("从左边图片列表中选择一张图片:",size=(60, 1),key = "notice")],
    [sg.Text("左边的四个参数调节是在上面的参数基础上进行加减乘除；其中宽度和高度调试单位为个位数(需要大于0且是整数),横纵移动调试单位可任意调",size=(50, 3), key="-TOUT-")],
    [sg.Image(key="-IMAGE-")],
]
layout = [
    [
        sg.Column(file_list_column),
        sg.VSeperator(),
        sg.Column(image_viewer_column),
    ]
]
window = sg.Window("圣诞帽添加软件", layout)
while True:
    event, values = window.read()
    if event == "Cancel" or event == sg.WIN_CLOSED:
        break
    if event == "-FOLDER-":
        folder = values["-FOLDER-"]
        try:
            file_list = os.listdir(folder)
        except:
            file_list = []
        fnames = [
            f
            for f in file_list
            if os.path.isfile(os.path.join(folder, f))
            and f.lower().endswith((".jpg", ".png"))
        ]
        window["-FILE LIST-"].update(fnames)
    elif event == "-FILE LIST-":
        try:
            filename = os.path.join(
                values["-FOLDER-"], values["-FILE LIST-"][0]
            )
            window["-TOUT-"].update(filename)

        except:
            pass
    elif event== "Go" :
        personPath = filename
  '''
        圣诞帽添加部分
        '''
        window["notice"].update()
        window["-IMAGE-"].update(filename='addHat.png')
window.close()

代码解析，这里强烈建议读者结合GUI进阶篇中的图片查看器讲解一起看。当然在做PySimpleGUI之前继续唠叨基本步骤：

“Import Create some widgets Create the window Create the event loop ”

由于这个GUI框架是进阶篇中的图片查看器的改进版，对loop事件循环做了改动和添加一些文本框，并没有增加新的元素，键的使用也是和往常一样，所以这里就不再介绍元素和键了，感兴趣的可以回看进阶篇（元素介绍部分和键部分）。

这里我们layout的摆放思路如下：一个圣诞帽添加键、一个退出程序键、4个文本框来调节图片中的圣诞帽、一个列表箱子装路径下的所有图片、一个图片显示框、几条用于提示用户的文本框。按照这个思路，我们就有了while循环上面的代码编写。

接着是loop事件循环：这里我们以Go键促发圣诞帽添加，所以我们以这个按钮为第一个主if元素。

在按钮Go促发前我们需要进行两个判断：

“一是文本框没有输入任何东西、二是文本框输入的东西。如果是前者，我们直接调动添加圣诞帽的程序(默认参数)并且在图片上方显示4个参数(x,y,w,h)，即坐标和帽子大小。 ”

如果是后者的话，我们会让添加圣诞帽程序中的4个参数在原基础上加减乘除用户输入的数字，并在图片上方显示最终的4个参数。

最终效果如下

三、打包

最后简单讲一下如何将上面的程序打包为exe格式，让没有Python环境的用户也能使用，首先下载pyinstaller模块

代码语言：javascript复制

pip install pyinstaller

如果你的上述项目代码文件命名为：hat.py。那么你要用下面命令在cmd窗口进行打包

代码语言：javascript复制

pyinstaller hat.py

打包过程会有点慢。成功后，在py文件所在文件夹找到一个dist的子文件夹。进去之后，找到pachong.exe文件并运行它即可。文件夹里附带了很多文件，你可以删除它。

-END-

gui opencv python 人脸识别

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