python+opencv实现人脸添加墨镜特效

下面是一个简单的Python + OpenCV实现人脸添加墨镜特效的例子：

import cv2

# 加载人脸分类器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

# 加载墨镜图像
glasses = cv2.imread('glasses.png', -1)

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取摄像头帧
    ret, frame = cap.read()

    # 转换帧至灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 检测人脸
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)

    # 在每个检测到的人脸上添加墨镜
    for (x, y, w, h) in faces:
        # 调整墨镜尺寸以适应人脸大小
        glasses_resized = cv2.resize(glasses, (w, int(h/2)))

        # 计算墨镜的位置，并将其放入帧中
        x_offset = x
        y_offset = int(y + h/3)
        x_end = x_offset + glasses_resized.shape[1]
        y_end = y_offset + glasses_resized.shape[0]

        # 检查墨镜是否超出帧的边界
        if x_offset < 0 or y_offset < 0 or x_end > frame.shape[1] or y_end > frame.shape[0]:
            continue

        alpha_s = glasses_resized[:, :, 3] / 255.0
        alpha_l = 1.0 - alpha_s

        for c in range(0, 3):
            frame[y_offset:y_end, x_offset:x_end, c] = (alpha_s * glasses_resized[:, :, c] + alpha_l * frame[y_offset:y_end, x_offset:x_end, c])

    # 显示帧
    cv2.imshow('frame', frame)

    # 按下q键退出循环
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

这个例子中使用了OpenCV的人脸分类器来检测人脸，然后在每个检测到的人脸上添加墨镜。为了调整墨镜的大小以适应人脸，我们使用了OpenCV的 `resize()` 函数。在将墨镜加入帧中时，我们需要将其透明度考虑在内，以免墨镜覆盖了人脸。最后，我们使用OpenCV的`imshow()`函数显示帧，按下`q`键退出循环。