今天就跟大家聊聊有关怎么用Python给女同事头像戴上口罩，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。
突如其来的新型冠状病毒让全国人民春节过的诚惶诚恐，出门必须带口罩已经达成共识。
图片来自 Pexels
疫情防控期间，我们大家要做的就是遵从政府号令：“少出门，戴口罩、勤洗手......”，乖乖宅家就是为抗击疫情做贡献。
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，也算是帮助设计小姐姐减少工作量。
于是我花了些时间，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
①安装 face-mask
pip install face-mask确保 Python 版本在 3.6 及以上。
②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 --show③效果
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)。
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)。
由鼻子和脸底点确定口罩大小的高度、中心线。
将口罩左右平均分为两个部分，调整左口罩大小，宽度为脸左点到中心线的距离;调整右口罩大小，宽度为脸右点到中心线的距离;合并左右口罩为新口罩。
旋转新口罩，角度为中心线相对于 y 轴的旋转角。
将新口罩放在原图适当位置。
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。
详细的代码请参考如下链接，这里仅说明下最核心的步骤：
https://github.com/Prodesire/face-mask
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：
键 nose_bridge 表示鼻梁
键 chin 表示脸颊
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：
表示上鼻梁的一个点：nose_point
表示脸左点：chin_left_point
表示脸右点：chin_right_point
表示脸底点：chin_bottom_point
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：
将口罩左右平均分为两个部分。
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。
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。
合并左右口罩为新口罩。
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 offset = mask_img.width // 2 - mask_left_img.width radian = angle * np.pi / 180 box_x = center_x + int(offset * np.cos(radian)) - rotated_mask_img.width // 2 box_y = center_y + int(offset * np.sin(radian)) - rotated_mask_img.height // 2 # add mask _face_img.paste(mask_img, (box_x, box_y), mask_img)上述代码主要做了如下内容：
旋转新口罩，角度为中心线相对于 y 轴的旋转角。
计算口罩应该放置的坐标。
将新口罩放在原图的计算出的坐标下。
最后就是将新图片保存到本地路径，代码不再展示。
我们借助 face_recognition 库可以轻松的识别出人像，然后根据脸颊的宽度和鼻梁位置计算出口罩的大小、方向和位置，并最终生成出戴上口罩的图片。
整个过程并不复杂，但在坐标计算上要格外小心，如此，我们便打造了一个短小精悍的“自动戴上口罩”程序!
看完上述内容，你们对怎么用Python给女同事头像戴上口罩有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注编程网行业资讯频道，感谢大家的支持。
