python实现人像卡通化

要实现人像卡通化，可以使用Python中的OpenCV和Dlib库进行人脸检测和关键点定位，然后使用PIL库进行图像处理和美化。

以下是一个简单的代码示例：

import cv2
import dlib
from PIL import Image, ImageFilter, ImageDraw

# 加载人脸检测器和关键点检测器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor('shape_predictor_68_face_landmarks.dat')

# 加载图像
img = cv2.imread('input.jpg')

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 检测人脸
faces = detector(gray)

# 遍历每张脸并进行卡通化处理
for face in faces:
    # 获取关键点
    landmarks = predictor(gray, face)
    # 将关键点转换为numpy数组
    landmarks = list(map(lambda p: (p.x, p.y), landmarks.parts()))

    # 根据关键点位置截取头像
    x_min = min([p[0] for p in landmarks])
    y_min = min([p[1] for p in landmarks])
    x_max = max([p[0] for p in landmarks])
    y_max = max([p[1] for p in landmarks])
    face_img = img[y_min:y_max, x_min:x_max]

    # 对头像进行美化处理
    face_pil = Image.fromarray(face_img)
    # 磨皮
    face_pil = face_pil.filter(ImageFilter.BLUR)
    # 瘦脸
    draw = ImageDraw.Draw(face_pil)
    draw.line(landmarks[0:17], fill=(255, 255, 255), width=10)
    draw.line(landmarks[26:16:-1], fill=(255, 255, 255), width=10)
    # 大眼
    iris_size = int(abs(landmarks[39][0] - landmarks[36][0]) / 4)
    draw.ellipse((landmarks[36][0] - iris_size, landmarks[36][1] - iris_size,
                  landmarks[36][0] + iris_size, landmarks[36][1] + iris_size), fill=(255, 255, 255))
    draw.ellipse((landmarks[45][0] - iris_size, landmarks[45][1] - iris_size,
                  landmarks[45][0] + iris_size, landmarks[45][1] + iris_size), fill=(255, 255, 255))

    # 将处理后的头像放回原图像中
    img[y_min:y_max, x_min:x_max] = face_pil

# 保存卡通化后的图像
cv2.imwrite('output.jpg', img)

以上代码实现了磨皮、瘦脸和大眼等效果。你可以根据需要自定义各种美化效果。