基于Python和opencv实现抖音上墨镜和烟卷效果
一、项目简介
现今较火的抖音上有一个十分有趣的特效，其可以自动检测出人脸并且放置墨镜和烟卷，鉴于此，想自己实现动手实现以下该特效的制作。
二、工作环境
Python 3.6，opencv+Dlib，Windows操作系统，pycharm
三、流程
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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。
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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。
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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）。
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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。
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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。
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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
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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。默认一个周期是4秒钟。然后你可以通过"d"键再次检测。
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退出程序按下q键。
四、关键代码
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创建面具加载服务类DynamicStreamMaskService及其对应的初始化属性:
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读取摄像头视频流并转化为图象：
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实现人脸定位函数，及眼镜和烟卷的定位:
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接下来实现画图函数：
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创建启动函数start：
五、运行结果
运行后，首先会打开摄像头，然后按下键盘d键，就会看到墨镜和烟卷从屏幕上方出来，自动定位到眼睛和嘴巴。参考结果如下：
图片经过马赛克处理了。
注意
代码中需要调用 shape_predictor_68_face_landmarks.dat人脸库，需要下载，然后在代码调用处中指定路径即可。
参考文献
- 基于Spring技术的大型视频网站后台上传系统的设计与实现（南京大学·徐悦轩）
- 基于抖音兴趣点的推荐系统的设计与实现（南京大学·冯浩）
- 移动视频中重点人物识别系统的设计与实现（西安电子科技大学·孙毅）
- 基于J2EE的Web应用研究（河海大学·朱春江）
- 基于安卓的图片社交应用的设计与实现（北京交通大学·高豆豆）
- 基于Web的插件式可扩展视频直播系统的设计与实现（北京邮电大学·葛文博）
- 基于安卓的图片社交应用的设计与实现（北京交通大学·高豆豆）
- VSAR时尚电商平台商业计划书（华南理工大学·邓茂华）
- 基于安卓的图片社交应用的设计与实现（北京交通大学·高豆豆）
- 中视频创作服务平台的设计与实现（北京交通大学·王璐）
- 基于安卓的图片社交应用的设计与实现（北京交通大学·高豆豆）
- 基于React Native的英语视听应用的设计与实现（福州大学·刘草）
- 基于Hadoop视频处理与检索系统（复旦大学·温建娇）
- 基于Vue.js的可编程视频平台的设计和实现（华中科技大学·施璇）
- 基于内容推荐的视频服务平台的设计与实现（北京交通大学·张雨萌）
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