比“带薪抑郁”更开心是把朋友丑照做成表情包

“表情包”是现在非常流行的交流方式，通过一张图片就能把文字不能表达或不便于表达的情感给表示出来，表情包一经诞生，就统治了中国人的社交圈

你还在为聊天的时候没有表情包而发愁吗

还在为没法恶整哥们机友而苦恼吗？

还在因为表情不够多、不够搞笑而烦恼吗？

在日常生活中，我们经常会存取一些朋友们的丑照，现在我们把这些丑照制作成表情包，在聊天时稳居上风

效果如下图所示：

二、实现步骤

导入朋友的丑照（前景照片）；
处理前景照片（缩放、旋转，填充）；
导入熊猫头照片（背景照片）；
将前景和背景拼接起来形成表情包；
在表情包下面添加文字。

三、Python 实现

1、导入需要的库

import cv2
import numpy as mp
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont

这个项目主要是通过 opencv 完成，但如果要在表情包下面写中文的话，PIL（pillow）库是必不可少的。

2、绘图函数

这里写一个绘图函数，方便绘图操作。

def plt_show(img):imageRGB = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)plt.imshow(imageRGB)plt.show()

3、导入前景照片

image = cv2.imread('SXC.jpg', 0)  # 导入灰度图即可
plt_show(image)

4、等比例缩放前景照片

因为我们发现前景照片的尺寸比背景尺寸还要大，这显然是不合适的，所以要先对其进行等比例（0.3）缩放。

image_resize = cv2.resize(image, None, fx=0.3, fy=0.3, interpolation = cv2.INTER_CUBIC)
plt_show(image_resize)

5、对前景照片进行二值化处理

在这里，我们将像素值大于 80 的区域设置为 255；小于 80 的区域设置成 0。

ret, image_binary = cv2.threshold(image_resize, 80, 255, cv2.THRESH_BINARY)
plt_show(image_binary)

6、提取出感兴趣区域

image_roi = image_binary[74: 185, 0: 150]
plt_show(image_roi)

7、将一些不需要的黑色区域删除掉

在这里我们使用 cv2.fillPoly 函数对不需要的区域用白色进行填充。

h, w = image_rotate.shapeimage_rotate_copy = image_rotate.copy()
pts1 = np.array([[0, 20],  [64, 0], [0, 0]], np.int32)
pts2 = np.array([[0, 18],  [0, h], [80, h]], np.int32)
pts3 = np.array([[0, 100],  [0, h], [w, h], [w, 100]], np.int32)
pts4 = np.array([[111, 0],  [w, 0], [w, 30]], np.int32)
pts5 = np.array([[124, 0],  [115, h], [w, h]], np.int32)
pts6 = np.array([[120, 40],  [95, 100], [120, 100]], np.int32)
foreground = cv2.fillPoly(image_rotate_copy, [pts1], (255, 255, 255))  # (图片，填充区域，填充颜色)
foreground = cv2.fillPoly(image_rotate_copy, [pts2], (255, 255, 255))
foreground = cv2.fillPoly(image_rotate_copy, [pts3], (255, 255, 255))
foreground = cv2.fillPoly(image_rotate_copy, [pts4], (255, 255, 255))
foreground = cv2.fillPoly(image_rotate_copy, [pts5], (255, 255, 255))
foreground = cv2.fillPoly(image_rotate_copy, [pts6], (255, 255, 255))plt_show(foreground)

9、再次提取感兴趣区域并缩放

foreground_roi = foreground[0: 93, 0: 125]
plt_show(foreground_roi)foreground_roi_resize = cv2.resize(foreground_roi, None, fx=2.5, fy=2.5, interpolation = cv2.INTER_CUBIC)
plt_show(foreground_roi_resize)

10、导入背景图片

background = cv2.imread('back.jpg', 0)
plt_show(background)

11、组合两张图片成表情包

h_f, w_f = foreground.shape
h_b, w_b = background.shapeleft = (w_b - w_f)//2  # 前景图片在背景图片中的左边的横坐标
right = left + w_f  # 前景图片在背景图片中的右边的横坐标
top = 100  # 前景图片在背景图片中的上边的纵坐标
bottom = top + h_f  # 前景图片在背景图片中的下边的纵坐标emoji = background
emoji[top: bottom, left: right] = foreground
plt_show(emoji)

12、在表情包下面添加文本

12.1 添加英文文本

如果只是要添加英文文本，用 opencv 就可以解决：

emoji_copy = emoji.copy()
# （图片，文本，位置，字体，文本大小，文本颜色，文本粗细）
cv2.putText(emoji_copy, "FXXK!!", (210, 500), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1.2, (0, 0, 0), 5)
plt_show(emoji_copy)

12.2 添加中文文本

如果要添加中文文本，我们需要借助 PIL 库来实现。

PilImg = Image.fromarray(emoji)  # cv2 转 PIL
draw = ImageDraw.Draw(PilImg)  # 创建画笔
ttfront = ImageFont.truetype('simhei.ttf', 34)  # 设置字体
draw.text((210, 450),"你瞅啥！！",fill=0, font=ttfront)  # （位置，文本，文本颜色，字体）
emoji_text = cv2.cvtColor(np.array(PilImg),cv2.COLOR_RGB2BGR)  # PIL 转回 cv2
plt_show(emoji_text)

13、保存表情包

cv2.imwrite('./emoji.png', np.array(emoji_text))

四、完整代码

import cv2
import numpy as mp
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFontdef plt_show(img):imageRGB = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)plt.imshow(imageRGB)plt.show()image = cv2.imread('SXC.jpg', 0)  # 导入前景图片image_resize = cv2.resize(image, None, fx=0.3, fy=0.3, interpolation = cv2.INTER_CUBIC)  # 缩放ret, image_binary = cv2.threshold(image_resize, 80, 255, cv2.THRESH_BINARY)  # 图片二值化image_roi = image_binary[74: 185, 0: 150]  # 感兴趣区域rows, cols = image_roi.shape
# 旋转
M = cv2.getRotationMatrix2D(((cols-1)/2.0, (rows-1)/2.0), 15, 1)
image_rotate = cv2.warpAffine(image_roi, M, (140, 130))
# 填充不需要的区域
h, w = image_rotate.shape
image_rotate_copy = image_rotate.copy()
pts1 = np.array([[0, 20],  [64, 0], [0, 0]], np.int32)
pts2 = np.array([[0, 18],  [0, h], [80, h]], np.int32)
pts3 = np.array([[0, 100],  [0, h], [w, h], [w, 100]], np.int32)
pts4 = np.array([[111, 0],  [w, 0], [w, 30]], np.int32)
pts5 = np.array([[124, 0],  [115, h], [w, h]], np.int32)
pts6 = np.array([[120, 40],  [95, 100], [120, 100]], np.int32)
foreground = cv2.fillPoly(image_rotate_copy, [pts1], (255, 255, 255))
foreground = cv2.fillPoly(image_rotate_copy, [pts2], (255, 255, 255))
foreground = cv2.fillPoly(image_rotate_copy, [pts3], (255, 255, 255))
foreground = cv2.fillPoly(image_rotate_copy, [pts4], (255, 255, 255))
foreground = cv2.fillPoly(image_rotate_copy, [pts5], (255, 255, 255))
foreground = cv2.fillPoly(image_rotate_copy, [pts6], (255, 255, 255))foreground_roi = foreground[0: 93, 0: 125]
foreground_roi_resize = cv2.resize(foreground_roi, None, fx=2.5, fy=2.5, interpolation = cv2.INTER_CUBIC)background = cv2.imread('back.jpg', 0)  # 导入背景图片
# 拼接两张图片
h_f, w_f = foreground_roi_resize.shape
h_b, w_b = background.shape
left = (w_b - w_f)//2
right = left + w_f
top = 80
bottom = top + h_f
emoji = background
emoji[top: bottom, left: right] = foreground_roi_resizePilImg = Image.fromarray(emoji)  # cv2 转 PIL
draw = ImageDraw.Draw(PilImg)  # 创建画笔
ttfront = ImageFont.truetype('simhei.ttf', 34)  # 设置字体
draw.text((210, 450),"你瞅啥！！",fill=0, font=ttfront)  # （位置，文本，文本颜色，字体）
emoji_text = cv2.cvtColor(np.array(PilImg),cv2.COLOR_RGB2BGR)  # PIL 转回 cv2cv2.imwrite('./emoji.png', np.array(emoji_text))  # 保存表情包

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