使用Python绘制人像

本文将从多个方面详细阐述如何使用Python绘制人像的方法。

一、环境准备

在使用Python绘制人像之前，我们需要准备好以下环境：

import cv2
import dlib
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 下载预训练的人脸检测模型
!wget http://dlib.net/files/shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2
!bzip2 -dk shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2

二、人脸检测与关键点定位

在绘制人像前，我们首先需要进行人脸检测和关键点定位。

# 加载人脸检测模型
detector = dlib.get_frontal_face_detector()

# 加载人脸关键点定位模型
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")

# 读取图像
image = cv2.imread("portrait.jpg")

# 将图像转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 人脸检测
faces = detector(gray)

# 遍历每个检测到的人脸
for face in faces:
    # 关键点定位
    landmarks = predictor(gray, face)
    
    # 绘制关键点
    for n in range(68):
        x = landmarks.part(n).x
        y = landmarks.part(n).y
        cv2.circle(image, (x, y), 2, (0, 255, 0), -1)

# 显示结果图像
plt.imshow(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.axis("off")
plt.show()

三、人像绘制

通过人脸关键点定位，我们可以获取到每个关键点的坐标，进而进行人像绘制。

# 创建一个空白图像
mask = np.zeros_like(image)

# 遍历每个关键点
for n in range(68):
    x = landmarks.part(n).x
    y = landmarks.part(n).y
    
    # 在空白图像上绘制关键点
    cv2.circle(mask, (x, y), 2, (255, 255, 255), -1)

# 运用掩膜技术提取人脸区域
masked_image = cv2.bitwise_and(image, mask)

# 显示结果图像
plt.imshow(cv2.cvtColor(masked_image, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.axis("off")
plt.show()

四、人像美化

为了使绘制的人像更加逼真和美观，我们可以进行一些后期处理操作。

# 进行人像美化操作（如磨皮、美白、瘦脸等）

# 显示结果图像
plt.imshow(cv2.cvtColor(masked_image, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.axis("off")
plt.show()

五、其他应用

除了绘制人像，Python还可以用于其他人像相关的应用，如人脸识别、情绪分析等。

希望本文对您有所帮助，谢谢阅读！