备战双十一·谁的表情包在天上飞

前言

双十一刚过，这个全民吃土的时期，闲鱼非常贴心的推出了一个土味表情包的活动，可以通过定制表情包来吐槽并分享大家吃土的心声，这篇文章将为大家介绍如何用Python和weex快速搭建这样一个基于人脸识别的活动项目。

关键词：weex、Python、人脸识别

1. 前端搭建

前端页面主要包括：拍照和生成表情两部分。

1.1 拍照

拍照使用的是windvane的拍照模块，目前只能支持weex环境，h5环境暂时只能通过提示和拉端让引导用户到闲鱼or手淘去生成土味表情。在手淘的最新版本8.1.0中，直接用WVCamera.takePhoto进行拍照和上传图片可能出现问题，所以需要把拍照和上传图片分开调用，上传图片使用WVCamera.confirmUploadPhoto接口。

var params = {
    type: '0',
};
window.WindVane.call('WVCamera', 'takePhoto', params, function(e) {
    var uploadParams = {
        // 需要上传的照片的路径
        path: e.localPath,
        // 上传方式
        v: '2.0',
        // 业务代码
        bizCode: 'mtopupload'
    };
    setTimeout(function() {
        window.WindVane.call('WVCamera', 'confirmUploadPhoto', uploadParams, function(e) {
            alert('upload success: ' + JSON.stringify(e));
        }, function(e) {
            alert('upload failure: ' + JSON.stringify(e));
        });
    }, 20);
}, function(e) {
    alert('takePhoto failure: ' + JSON.stringify(e));
});

1.2 生成表情

通过调用后台接口，传人照片地址和表情模板编号，生产表情后，接口会返回表情的地址然后渲染。 效果如下

2. 服务端搭建

工程服务端使用纯Python搭建，可以满足快速搭建并部署上线活动的需求，使用的是SocketServer、BaseHTTPServer这两个库构建出的Http服务器：

socketserver是标准库中的一个高级模块，用于网络客户端与服务器的实现。模块中，已经实现了一些可供使用的类，socketserver模块包括许多可以简化TCP,UDP,UNIX域套接字服务器实现的类；

BaseHTTPServer模块构造了HTTP请求处理基类BaseHTTPRequestHandler，它继承自SocketServer模块中的StreamRequestHandler类；

用起来很方便，调用如下：

import BaseHTTPServer as webservice
from SocketServer import ThreadingMixIn
from BaseHTTPServer import HTTPServer,BaseHTTPRequestHandler
if __name__ == '__main__':
    serverAddress = ('', PORT)
    server = ThreadingHttpServer(serverAddress, RequestHandler)
    server.serve_forever()

当有http请求，会触发RequestHandler的do_GET回调，执行里面的业务代码

class RequestHandler(webservice.BaseHTTPRequestHandler):
    def do_GET(self):

基础的调用实现之后，接下来的工作还有用ThreadingHttpServer来实现多线程的webserver，对参数做签名校验，使用Nginx来做分流等…就不一一细说了。

3. 算法选型

人脸融合到表情包的过程可以分四步：

• 人脸检测

• 人脸位置对齐

• 提取脸部五官特征，合成到表情包

• 调节脸的色调

3.1 在人脸识别部分，我们使用的是dlib库，可以很方便快捷的识别出脸部的68个点，点位置的分布如图：

使用起来很简单：

# 初始化dlib
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor(PREDICTOR_PATH)
# 获取脸部特征点
def get_landmarks(im):
    rects = detector(im, 1)
    if len(rects) > 1:
        raise TooManyFaces
    if len(rects) == 0:
        raise NoFaces
    return numpy.matrix([[p.x, p.y] for p in predictor(im, rects[0]).parts()])

3.2 人脸位置对齐，我们取到两张脸的标记矩阵之后，通过使用奇异值分解计算旋转，再利用仿射变换矩阵转化：

def warp_im(im, M, dshape):
    output_im = numpy.zeros(dshape, dtype=im.dtype)
    cv2.warpAffine(im,
                   M[:2],
                   (dshape[1], dshape[0]),
                   dst=output_im,
                   borderMode=cv2.BORDER_TRANSPARENT,
                   flags=cv2.WARP_INVERSE_MAP)
    return output_im

3.3 提取人脸中间特征包括了眼睛、眉毛、鼻子、嘴巴，将这个T字型的关键区域，需要将特征连接成一个凸多边形，然后使用cv.fillConvexPoly填充生成mask遮罩，遮罩的边缘外部羽化扩展，隐藏不连续区域，而表情包的底图需要先将原有的表情擦除，防止原有特征影响照片的图案，再将遮罩与表情包底图的脸部特征矩阵对齐，得到混合图案。

3.4 调节脸的色调是最后一步，经过上一步合成的脸还是原来的色值，需要转换为黑白的图片，首先去色，然后使用gamma曲线调节对比度，让脸部黑色部分更黑，白色部分更白，特征更加明显，调节对比度方法如下：

# 传入参数越大对比度越高
def gamma_trans(img,gamma):
    gamma_table = [numpy.power(x/255.0,gamma)*255.0 for x in range(256)]
    gamma_table = numpy.round(numpy.array(gamma_table)).astype(numpy.uint8)
    return cv2.LUT(img,gamma_table)

4. 算法优化

我们从两个方面对算法做了简单的优化：

一是使用多进程优化，这步使用的是loky库实现：

import loky
from loky import get_reusable_executor

执行部分：

    # work_thread为机器能使用的最大进程数
    executor = get_reusable_executor(max_workers=work_thread, timeout=60)
    params = []
    # 传入需要多进程执行的方法名和参数，多个参数需要合成一个传入
    result = executor.map(do_func, params)
    try:
        while 1:
            re = result.next()

需要注意的是dlib的初始化部分，需要放入多进程优化的函数中，如果作为单例，dlib库会报no safe错误，而当dlib初始化放到了多进程的函数中，每次初始化都会调用一遍，这也是一个耗时的点，使用时需要去权衡优化。

另外还有一点需要注意是，如果你的功能是用Python2实现，另一个更加主流方便的多进程库Process则不能使用，与dlib会有冲突。

二是压缩检测区域，可以对原图先复制一个副本然后将副本压缩至1/4，然后传入dlib中进行识别，再对识别出的landmarks特征数组乘以4，得到原来的特征位置，再来处理原图和复原后的特征点集。除了压缩还可以通过裁剪来减小dlib的计算量，截取ROI区域，识别时将表情包人脸的区域截取出来传入dlib，聚焦图片中部位置识别，或者可以配合OpenCV的背景去除来缩小识别区域。

总结

以上就是表情包活动的全部实现流程了，其中性能、效果还有很多可以优化的点，欢迎大家在闲鱼或者手淘体验”拯救吃土族“定制表情包并提出建议和反馈~

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