用python给微信头像加圣诞帽的疑问

zhuangrui_tea

这是作者在github的源代码（github源码）
shape_predictor_5_face_landmarks.dat
我的运行环境：OSX10.12.3+python3.5+pycharm
运行代码后提示错误：

Connected to pydev debugger (build 172.4343.24)
Traceback (most recent call last):
  File "/Applications/PyCharm.app/Contents/helpers/pydev/pydevd.py", line 1599, in <module>
    globals = debugger.run(setup['file'], None, None, is_module)
  File "/Applications/PyCharm.app/Contents/helpers/pydev/pydevd.py", line 1026, in run
    pydev_imports.execfile(file, globals, locals)  # execute the script
  File "/Applications/PyCharm.app/Contents/helpers/pydev/_pydev_imps/_pydev_execfile.py", line 18, in execfile
    exec(compile(contents+"\n", file, 'exec'), glob, loc)
  File "/Users/zhuangrui/Documents/Python/Python_practice/WeChat_Christmas_Cap.py", line 123, in <module>
    output = add_hat(img, hat_img)
  File "/Users/zhuangrui/Documents/Python/Python_practice/WeChat_Christmas_Cap.py", line 34, in add_hat
    shape = predictor(img, d)
TypeError: 'NoneType' object is not callable

错误是：'NoneType' object is not callable，nonetype不可调用，提示line 34 ： shape = predictor(img, d)，其中 predictor() 为predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")，print的结果为none

这个问题如何解决呢？谢谢！

1. import dlib
   
2. import numpy
   
3. from skimage import io
   
4. import cv2
   
5. 
   
6. 
   
7. # 给img中的人头像加上圣诞帽，人脸最好为正脸
   
8. def add_hat(img, hat_img):
   
9.     # 分离rgba通道，合成rgb三通道帽子图，a通道后面做mask用
   
10.     r, g, b, a = cv2.split(hat_img)
    
11.     rgb_hat = cv2.merge((r, g, b))
    
12. 
    
13.     cv2.imwrite("hat_alpha.jpg", a)
    
14.     # ------------------------- 用dlib的人脸检测代替OpenCV的人脸检测-----------------------
    
15. 
    
16.     # dlib人脸关键点检测器
    
17.     #predictor_path = "shape_predictor_68_face_landmarks.dat"
    
18.     #predictor = dlib.shape_predictor(predictor_path)
    
19.     predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")
    
20.     # dlib正脸检测器
    
21.     detector = dlib.get_frontal_face_detector()
    
22. 
    
23.     # 正脸检测
    
24.     dets = detector(img, 1)
    
25. 
    
26.     # 如果检测到人脸
    
27.     if len(dets) > 0:
    
28.         for d in dets:
    
29.             x, y, w, h = d.left(), d.top(), d.right() - d.left(), d.bottom() - d.top()
    
30.             # x,y,w,h = faceRect
    
31.             # cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2,8,0)
    
32. 
    
33.             # 关键点检测，5个关键点
    
34.             shape = predictor(img, d)
    
35.             # for point in shape.parts():
    
36.             #     cv2.circle(img,(point.x,point.y),3,color=(0,255,0))
    
37. 
    
38.             # cv2.imshow("image",img)
    
39.             # cv2.waitKey()
    
40. 
    
41.             # 选取左右眼眼角的点
    
42.             point1 = shape.part(0)
    
43.             point2 = shape.part(2)
    
44. 
    
45.             # 求两点中心
    
46.             eyes_center = ((point1.x + point2.x) // 2, (point1.y + point2.y) // 2)
    
47. 
    
48.             # cv2.circle(img,eyes_center,3,color=(0,255,0))
    
49.             # cv2.imshow("image",img)
    
50.             # cv2.waitKey()
    
51. 
    
52.             #  根据人脸大小调整帽子大小
    
53.             factor = 1.5
    
54.             resized_hat_h = int(round(rgb_hat.shape[0] * w / rgb_hat.shape[1] * factor))
    
55.             resized_hat_w = int(round(rgb_hat.shape[1] * w / rgb_hat.shape[1] * factor))
    
56. 
    
57.             if resized_hat_h > y:
    
58.                 resized_hat_h = y - 1
    
59. 
    
60.             # 根据人脸大小调整帽子大小
    
61.             resized_hat = cv2.resize(rgb_hat, (resized_hat_w, resized_hat_h))
    
62. 
    
63.             # 用alpha通道作为mask
    
64.             mask = cv2.resize(a, (resized_hat_w, resized_hat_h))
    
65.             mask_inv = cv2.bitwise_not(mask)
    
66. 
    
67.             # 帽子相对与人脸框上线的偏移量
    
68.             dh = 0
    
69.             dw = 0
    
70.             # 原图ROI
    
71.             # bg_roi = img[y+dh-resized_hat_h:y+dh, x+dw:x+dw+resized_hat_w]
    
72.             bg_roi = img[y + dh - resized_hat_h:y + dh,
    
73.                      (eyes_center[0] - resized_hat_w // 3):(eyes_center[0] + resized_hat_w // 3 * 2)]
    
74. 
    
75.             # 原图ROI中提取放帽子的区域
    
76.             bg_roi = bg_roi.astype(float)
    
77.             mask_inv = cv2.merge((mask_inv, mask_inv, mask_inv))
    
78.             alpha = mask_inv.astype(float) / 255
    
79. 
    
80.             # 相乘之前保证两者大小一致（可能会由于四舍五入原因不一致）
    
81.             alpha = cv2.resize(alpha, (bg_roi.shape[1], bg_roi.shape[0]))
    
82.             # print("alpha size: ",alpha.shape)
    
83.             # print("bg_roi size: ",bg_roi.shape)
    
84.             bg = cv2.multiply(alpha, bg_roi)
    
85.             bg = bg.astype('uint8')
    
86. 
    
87.             cv2.imwrite("bg.jpg", bg)
    
88.             # cv2.imshow("image",img)
    
89.             # cv2.waitKey()
    
90. 
    
91.             # 提取帽子区域
    
92.             hat = cv2.bitwise_and(resized_hat, resized_hat, mask=mask)
    
93.             cv2.imwrite("hat.jpg", hat)
    
94. 
    
95.             # cv2.imshow("hat",hat)
    
96.             # cv2.imshow("bg",bg)
    
97. 
    
98.             # print("bg size: ",bg.shape)
    
99.             # print("hat size: ",hat.shape)
    
100. 
     
101.             # 相加之前保证两者大小一致（可能会由于四舍五入原因不一致）
     
102.             hat = cv2.resize(hat, (bg_roi.shape[1], bg_roi.shape[0]))
     
103.             # 两个ROI区域相加
     
104.             add_hat = cv2.add(bg, hat)
     
105.             # cv2.imshow("add_hat",add_hat)
     
106. 
     
107.             # 把添加好帽子的区域放回原图
     
108.             img[y + dh - resized_hat_h:y + dh,
     
109.             (eyes_center[0] - resized_hat_w // 3):(eyes_center[0] + resized_hat_w // 3 * 2)] = add_hat
     
110. 
     
111.             # 展示效果
     
112.             # cv2.imshow("img",img )
     
113.             # cv2.waitKey(0)
     
114. 
     
115.             return img
     
116. 
     
117. 
     
118. # 读取帽子图，第二个参数-1表示读取为rgba通道，否则为rgb通道
     
119. hat_img = cv2.imread("hat2.png", -1)
     
120. 
     
121. # 读取头像图
     
122. img = cv2.imread("test.jpg")
     
123. output = add_hat(img, hat_img)
     
124. 
     
125. # 展示效果
     
126. cv2.imshow("output", output)
     
127. cv2.waitKey(0)
     
128. cv2.imwrite("output.jpg", output)
     
129. # import glob as gb
     
130. 
     
131. # img_path = gb.glob("./images/*.jpg")
     
132. 
     
133. # for path in img_path:
     
134. #     img = cv2.imread(path)
     
135. 
     
136. #     # 添加帽子
     
137. #     output = add_hat(img,hat_img)
     
138. 
     
139. #     # 展示效果
     
140. #     cv2.imshow("output",output )
     
141. #     cv2.waitKey(0)
     
142. 
     
143. cv2.destroyAllWindows()

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zhuangrui_tea

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github的源码：https://github.com/LiuXiaolong19920720/Add-Christmas-Hat
shape_predictor_5_face_landmarks：https://github.com/LiuXiaolong19920720/Add-Christmas-Hat/blob/master/shape_predictor_5_face_landmarks.dat