用Python给你的头像加口罩，加圣诞帽，加红心，加加加

记着好象是有次传说转发就能给头像加圣诞帽，后来又是国庆加国旗，情人节加红心。看似神奇，可怎么做到的呢？

其实原理很简单，跟常见的水印一样，只不过位置比较重要些，要放人脸正确的位置上。

人脸检测对Python来说也是个老话题了，OpenCV很早就已经有成熟的方案。

将人脸的特征总结为以上的图例，然后存在一个haarcascade_frontalface_default.xml文件里，可以从opencv网站上下载

特征图里，只有黑白两色，为了降低寻找特征难度，我们需要转化图像为灰度图

img = cv2.imread('girl.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

然后用detectMultiScale检测出人脸

classifier = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
objects = classifier.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.2, minNeighbors=8, minSize=(8, 8),
flags=cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE)

这里的参数需要根据具体的图片进行调校，不然可能会找出一些类似人脸的岩石或者头发。
检测出的人脸数据是一个包含坐标和大小的数组，我们用这些数据画一个绿色的圆

for (x, y, w, h) in objects:
# cv2.circle(img, (int((x + x + w) / 2), int((y + y + h) / 2)), int(w / 2), (0, 255, 0), 2)

至于口罩，它应该是高度为人脸的一半，宽度也是一半，很容易可以用公式算出位置

for (x, y, w, h) in objects:
# cv2.circle(img, (int((x + x + w) / 2), int((y + y + h) / 2)), int(w / 2), (0, 255, 0), 2)
cv2.rectangle(img, (x+int(w/4), y+int(h/2)), (x + w-int(w/4), y + h), (255, 255, 255), -1)
cv2.imshow("girl", img)

cv2.waitKey()

至于带子，你可以自己用rectangle再画上。好了，收工