相信最近两天大家都被微信头像的国庆版新装刷爆了朋友圈了，不少人都@微信官方，要求换装为国庆版头像，朋友圈也是各种生成链接满天飞。其实这个事情在小编看来没有那么复杂，这么简单的事情怎么好意思随便@，直接自己100行代码搞定。

好了，废话少说，下面就给大家看看程序运行的效果，是不是辨识度很高，想知道怎么做的吗，继续往下看！

完整的程序实现分为三个部分完成，第一部分首先需要准备一个模板图像，我准备的模板图像，是从腾讯官方截取的，算是借用吧，显示如下：

然后根据这个 模板图像，生成遮罩图层mask图像，这里主要是通过inRange来实现mask生成，通过imagewatch我观察到模板图中的空白区域的像素值为（216、216、216）所以上下浮点5，最终得到遮罩层mask图像如下：

注意：因为得到mask图像还有一些小的瑕疵，这个时候通过简单的形态学闭操作处理就会的比较好的轮廓外形。

有了mask之后，就可以对输入的模板图像与头像图像，进行融合，生成一张国庆版头像了，这个时候直接的像素相加效果会比较生硬。所以先通过高斯模糊生成边缘的融合权重，这样边缘看上去比较自然。

最后对选择的任意图像，都可以先通过 人脸检测，自动定位到人脸区域，然后截取ROI，自动生成，如果无法自动检测到人脸，则会利用输入图像自动生成。人脸检测我这里采用OpenCV DNN的人脸检测方法，效果非常好！命中率很高！

完整的代码分为三个部分

方法get_face负责输入图像的人脸检测与自动ROI提取与返回。 代码如下：

def get_face(image, detect=True):
     if detect  is  not  True:
         return image

     # 定义人脸ROI
    x =  0
    y =  0
    width =  0
    height =  0

     # 加载网络
    net = cv.dnn.readNetFromTensorflow(model_bin, config=config_text)
    h = image.shape[ 0]
    w = image.shape[ 1]

     # 人脸检测
    blobImage = cv.dnn.blobFromImage(image,  1.0, ( 300,  300), ( 104.0,  177.0,  123.0),  False,  False);
    net.setInput(blobImage)
    cvOut = net.forward()

     # Put efficiency information.
    t, _ = net.getPerfProfile()
    label =  'Inference time: %.2f ms' % (t *  1000.0 / cv.getTickFrequency())
    cv.putText(image, label, ( 0,  15), cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,  0.5, ( 0,  255,  0))

     # 绘制检测矩形
    count =  0
     for detection  in cvOut[ 0,  0, :, :]:
        score = float(detection[ 2])
         if score >  0.5:
            left = detection[ 3] * w
            top = detection[ 4] * h
            right = detection[ 5] * w
            bottom = detection[ 6] * h
            count +=  1
            x = np.int32(left -  100)
            y = np.int32(top -  100)
            height = np.int32((bottom - top) +  200)
            width = np.int32((right - left) +  200)

     if x <  0:
        x =  0
     if y <  0:
        y =  0
     if x+width > w:
        width = w - x
     if y+height > h:
        height = h - y

     if count ==  1:
         return image[y:y + height, x:x + width, :]
     else:
         return image

方法generate_new_profile负责自动生成国庆版头像，代码如下：

def generate_new_profile(flag_icon, avatar):
    mask = cv.inRange(icon, ( 210,  210,  210), ( 225,  225,  225))
    se = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT, ( 3,  3))
    mask = cv.morphologyEx(mask, cv.MORPH_CLOSE, se)
     # mask with gaussian
    mask = cv.GaussianBlur(mask, ( 5,  5),  0)
    cv.imshow( "mask", mask)

     # blend
    h, w = mask.shape[: 2]
    avatar = cv.resize(avatar, (w, h), interpolation=cv.INTER_CUBIC)
    cv.imshow( "profile", avatar)
    result = np.zeros_like(avatar)
     for row  in range(h):
         for col  in range(w):
            pv = mask[row, col]
            w1 = pv /  255.0
            w2 =  1.0 - w1
            b1, g1, r1 = avatar[row, col]
            b2, g2, r2 = icon[row, col]
            b1 = b1 * w1 + b2 * w2
            g1 = g1 * w1 + g2 * w2
            r1 = r1 * w1 + r2 * w2
            result[row, col] = [np.int32(b1), np.int32(g1), np.int32(r1)]
     return result

读取本地图像，调用上述两个方法的代码如下：

if __name__ ==  "__main__":
    icon = cv.imread( "D:/images/flag.png")
    src = cv.imread( "D:/images/zhigang.png")
    cv.imshow( "input", icon)
    cv.imshow( "profile", src)
    avatar = get_face(src,  False)
    result = generate_new_profile(icon, avatar)
    cv.imshow( "result", result)
    cv.imwrite( "D:/result.png", result)
    cv.waitKey( 0)
    cv.destroyAllWindows()

运行测试

传送门->代码下载地址：

https://github.com/gloomyfish1998/opencv_tutorial/tree/master/python