前言
2019 年底开始蔓延的新型肺炎疫情牵动人心，作为个体，我们力所能及的就是尽量待在家中少出门。
看到一些朋友叫设计同学帮忙给自己的头像戴上口罩，作为技术人，心想一定还有更多人有这样的诉求，不如开发一个简单的程序来实现这个需求，也算是帮助设计姐姐减少工作量。
于是花了些时间，写了一个叫做
face-mask
[1]
的命令行工具，能够轻松的给图片中的人像戴上口罩，而且口罩的方向和大小都是适应人脸的哦~
使用
安装
face-mask
确保 Python 版本在 3.6 及以上
pip install face-mask
使用
face-mask
直接指定图片路径即可为图片中的人像戴上口罩，并会生成一个新的图片（额外有
-with-mask
后缀）：
face-mask /path/to/face/picture
通过指定
--show
选项，还可以使用默认图片查看器打开新生成的图片：
face-mask /path/to/face/picture --show
效果
给一个人戴上口罩
给多个人戴上口罩
给动漫人物戴上口罩
实现
思路
要想实现上面的效果，我们应该怎么做？不妨这么想：
-
首先是识别出人的鼻子(nose_bridge)和脸轮廓(chin)
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通过脸轮廓确定出脸左点（chin_left_point）、脸底点（chin_bottom_point）和脸右点（chin_right_point）
-
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-
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关于
人脸识别
，可以使用
face_recognition
[2]
库进行识别。
关于
图像处理
，可以使用
Pillow
[3]
库进行处理。
代码
有了思路之后，实现就是件相对轻松的事情。不过对库的熟悉和图片的变换计算可能要花些时间。
详细的代码请阅读
face-mask
[4]
。这里仅说明下最核心的步骤。
人脸识别
import face_recognition
face_image_np = face_recognition.load_image_file('/path/to/face/picture')
face_landmarks = face_recognition.face_landmarks(face_image_np)
借助
face_recognition
库可以轻松的识别出人像，最终得到的
face_landmarks
是一个列表，里面的每个
face_landmark
都表示一个人像数据。
face_landmark
是一个字典，其中的键表示人像特征，值表示该特征的点的列表。比如：
我们需要根据每个
face_landmark
，给对应的头像戴上口罩。
获得鼻子和脸颊的特征点
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]
通过上述代码，我们获得了：
拆分、缩放和合并口罩
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)
上述代码主要做了如下内容：
-
-
调整左口罩大小，宽度为脸左点到中心线的距离 * 宽度系数 1.2
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调整右口罩大小，宽度为脸右点到中心线的距离 * 宽度系数 1.2
-
get_distance_from_point_to_line
用来获取一个点到一条线的距离，具体实现可看源代码。
width_ratio
是宽度系数，用来适当扩大口罩。原因我们是根据脸颊的宽度计算口罩的宽度，但口罩是待在耳朵上的，真实宽度应该要更宽。
旋转口罩、并放到原图适当位置
# 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
