在这里，我们运用Python简单的几十行代码来实现在社交网络中也给自己的头像自动戴上口罩。
大致的效果如下：
用到的技术主要有人脸识别（当然，调用了接口）、openCV图像处理这两项。
人脸识别
我们通过使用其嘴巴的位置数据，可以定位口罩的佩戴位置。并通过计算人脸嘴巴的大小，自动调整口罩的大小进行适配。
<code>def get_mouth(dst_pic):
with open(dst_pic, 'rb') as f:
base64_data = base64.b64encode(f.read())
url='https://api-cn.faceplusplus.com/facepp/v1/face/thousandlandmark'
headers={'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/76.0.3809.132 Safari/537.36'}
data={
# api_key,api_secret需自己申请
'api_key':'',
'api_secret':'',
'return_landmark': 'mouth',
'image_base64': base64_data
}
r=requests.post(url,headers=headers,data=data)
mouth=r.json()['face']['landmark']['mouth']
x,y=[],[]
for i in mouth.values():
y.append(i['y'])
x.append(i['x'])
y_max=max(y)
y_min=min(y)
x_max=max(x)
x_min=min(x)
middle_x=int((x_max+x_min)/2)
middle_y=int((y_max+y_min)/2)
size=(int(3*(x_max-x_min)),int(5*(y_max-y_min)))
return (middle_x,middle_y),size/<code>
图像处理
有了口罩的估计大小，可以自动更改口罩的图像大小，根据计算得到的口罩的中心位置来摆放口罩，并通过简单的掩膜处理，利用seamlessClone函数将口罩照片添加到头像图片上。
<code>def add_mask(img_path,img_outPath):
src_pic="/root/Documents/abc.jpg"
center,size=get_mouth(img_path)
class="lazy" data-original=cv2.imread(src_pic)
class="lazy" data-original=cv2.resize(src,size)
dst=cv2.imread(img_path)
# 掩膜mask
mask=255*np.ones(src.shape, src.dtype)
output=cv2.seamlessClone(src, dst, mask, center, cv2.NORMAL_CLONE)
cv2.imwrite(img_outPath, output)/<code>
当然，这只是一个小demo, 有许多地方可以改进，例如我们可以根据鼻梁的倾斜程度判断人脸的倾斜程度，从而对口罩做相应的旋转操作，更加适配人脸。
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