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之前写了一篇

利用OpenCV做个熊猫表情包吧_Leen的博客-CSDN博客

回想起来觉得有点太弱了，意犹未尽，每次使用需要自己去手动截取人脸，清除黑边什么的才能使用demo去合成表情，无奈之前由于安装的vs，opencv版本都比较低，也懒得再折腾。

恰逢前些天电脑硬盘坏了，数据丢了，一切都要重装，那直接高配走起，VS2022+OpenCV4.8,既然环境都有了，于是有空的时候就改进了一下，让它利用opencv，做简单的人脸识别，自动去图片中识别、提取人脸，同时去做黑边清理工作，自动化程度更高，用起来更省事儿~

原理呢就是在处理原始图片的流程中加入了面部识别，将面部单独切出来，同时对面部图片做黑边清晰处理，然后再进行表情的合成工作，下面介绍一下具体过程：

首先是识别到用户输入的原图

利用opencv进行面部识别

灰度化图片后提取面部，并清理黑边

再将面部跟熊猫脸进行融合

下面介绍关键步骤的代码：

初始化面部识别

int InitFaceDetect()
{if (!faceCascade.load("D:\\Workspace\\opencv\\build\\etc\\haarcascades\\haarcascade_frontalface_default.xml")) {cout << "人脸检测级联分类器没找到！！" << endl;return -1;}if (!eyes_Cascade.load("D:\\Workspace\\opencv\\build\\etc\\haarcascades\\haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml")) {cout << "眼睛检测级联分类器没找到！！" << endl;return -1;}return 0;
}

用到的两个xml特征文件均为openCV提供。

清楚灰度图像中的深色边角区域

/************************************************************************/
/* 消除图片四周的黑色边角区域                                           */
/************************************************************************/Mat RemoveBlackCorner(Mat img)
{int i, j;int h = img.size().height;int w = img.size().width;if (img.channels() == 1)	//灰度图片{for (j = 0; j < h; j++){for (i = 0; i < w; i++){if (img.at<uchar>(j, i) < 110){img.at<uchar>(j, i) = 255;}else{break;}}for (i = w - 1; i >= 0; i--){if (img.at<uchar>(j, i) < 110){img.at<uchar>(j, i) = 255;}else{break;}}}for (i = 0; i < w; i++){for (j = 0; j < h; j++){if (img.at<uchar>(j, i) < 110){img.at<uchar>(j, i) = 255;}else{break;}}for (j = h - 1; j >= 0; j--){if (img.at<uchar>(j, i) < 110){img.at<uchar>(j, i) = 255;}else{break;}}}}return img;
}

人脸识别以及将加工后的人脸存成临时文件

bool parse_cmd(int argc, char* argv[])
{if (argc < 3){return false;}g_str_src = string(argv[1]);g_str_bg = string(argv[2]);return true;
}string GetFolderFromFile(string strFile)
{size_t last_slash = strFile.find_last_of("\\");std::string directory = strFile.substr(0, last_slash);return directory;
}int DetectFace(Mat img, Mat imgGray) {namedWindow("src", WINDOW_AUTOSIZE);vector<Rect> faces, eyes;faceCascade.detectMultiScale(imgGray, faces, 1.2, 5, 0, Size(30, 30));int retVal = -1;//目前只取一个脸if (faces.size() > 0) {for (size_t i = 0; i < faces.size(); i++) {//框出人脸位置rectangle(img, Point(faces[i].x+ faces[i].width / 8, faces[i].y+faces[i].height / 8), Point(faces[i].x + faces[i].width*7/8, faces[i].y + faces[i].height * 7 / 8), Scalar(0, 0, 255), 1, 8);cout << faces[i] << endl;//将人脸从灰度图中抠出来Mat face_ = imgGray(faces[i]);//缩小一点，默认取的矩形比较大Rect rect(Point(faces[i].width / 8, faces[i].height / 8),Point(faces[i].width * 7 / 8,  faces[i].height * 7/ 8));Mat ROI = face_(rect);//RemoveBlackBorder(ROI, ROI);Mat imgOut = RemoveBlackCorner(ROI);//RemoveBlackBorder(ROI, imgOut);imwrite(g_str_face, imgOut);retVal = 0;eyes_Cascade.detectMultiScale(face_, eyes, 1.2, 2, 0, Size(30, 30));for (size_t j = 0; j < eyes.size(); j++) {Point eye_center(faces[i].x + eyes[j].x + eyes[j].width / 2, faces[i].y + eyes[j].y + eyes[j].height / 2);int radius = cvRound((eyes[j].width + eyes[j].height) * 0.25);circle(img, eye_center, radius, Scalar(65, 105, 255), 4, 8, 0);}}}imshow("src", img);return retVal;
}

主逻辑流程

int main(int argc, char* argv[])
{if (!parse_cmd(argc, argv)){cout << "command error" << endl;return -1;}if (InitFaceDetect() != 0){return -1;}//string strDirBase = GetFolderFromFile(g_str_src);Mat img_src = imread(g_str_src);Mat img_background = imread(g_str_bg);g_str_face = strDirBase + "\\tmp_face.jpg";
#ifdef _DBG_SHOWnamedWindow("img_src");imshow("img_src", img_src);
#endifMat img_gray;cvtColor(img_src, img_gray, COLOR_BGR2GRAY); //图像灰度化int nFace = DetectFace(img_src, img_gray);waitKey(3000);
#ifdef _DBG_SHOWnamedWindow("gray", WINDOW_NORMAL);imshow("gray", img_gray);
#endif// 按照背景图大小等比缩放Size dsize = Size(img_background.cols * 0.55, img_background.rows * 0.55);//判断一下是否自动检测到了人脸Mat img_face;if (nFace == 0) {cout << "opencv find face,get face." << endl;img_face = imread(g_str_face);}else{cout << "can not find face.use image user input." << endl;img_face = img_gray;}resize(img_face, img_face, dsize, 1, 1, INTER_AREA);//输出缩放后效果图并重新加载Mat img_face2;threshold(img_face, img_face2, 105, 255, THRESH_BINARY);imwrite(strDirBase + "\\tmp.jpg", img_face2);//imshow("img_face2", img_face2);Mat img_face3 = imread(strDirBase + "\\tmp.jpg");//居中粘合两图Rect roi_rect = Rect((img_background.cols - img_face3.cols) / 2, (img_background.rows - img_face3.rows) / 2, img_face3.cols, img_face3.rows);img_face3.copyTo(img_background(roi_rect));//显示并输出imshow("mixed", img_background);imwrite(g_str_src + ".emoji.jpg", img_background);waitKey(5000);destroyAllWindows();return 0;
}