用Python给人物P上墨镜烟斗特效

想必你在短视频APP中都见过各种实时的脸部特效。这些往往都是用到 人脸识别+图像处理 实现的。这方面，Python也很擅长。今天我们就分享一种利用Python获取摄像头图像，并加上墨镜烟斗特效的案例。

实现流程

1. 从摄像头获取视频流，并转换为一帧一帧的图像，然后将图像信息传递给opencv这个工具库处理，返回灰度图像（就像你使用本地静态图片一样）

2. 程序启动后，根据监听器信息，使用一个while循环，不断的加载视频图像，然后返回给opencv工具呈现图像信息。

3. 创建一个键盘事件监听，按下"d"键，则开始执行面部匹配，并进行面具加载（这个过程是动态的，你可以随时移动）。

4. 面部匹配使用Dlib中的人脸检测算法来查看是否有人脸存在。如果有，它将为每个人脸创建一个结束位置，眼镜和烟卷会移动到那里结束。

5. 然后我们需要缩放和旋转我们的眼镜以适合每个人的脸。我们将使用从Dlib的68点模型返回的点集来找到眼睛和嘴巴的中心，并为它们之间的空间旋转。

6. 在我们实时获取眼镜和烟卷的最终位置后，眼镜和烟卷从屏幕顶部进入，开始匹配你的眼镜和嘴巴。

7. 假如没有人脸，程序会直接返回你的视频信息，不会有面具移动的效果。

8. 默认一个周期是4秒钟。然后你可以通过"d"键再次检测。

9. 程序退出使用"q"键。

这里我将这个功能抽象成一个面具加载服务，请跟随我的代码一窥究竟吧。

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首先导入对应的工具包

from time import sleep

import cv2
import numpy as np
from PIL import Image
from imutils import face_utils, resize

try:
    from dlib import get_frontal_face_detector, shape_predictor
except ImportError:
    raise

创建面具加载服务类DynamicStreamMaskService及其对应的初始化属性:

class DynamicStreamMaskService(object):
    """
    动态黏贴面具服务
    """

    def __init__(self, saved=False):
        self.saved = saved  # 是否保存图片
        self.listener = True  # 启动参数
        self.vide