基于Python的臉部皮膚健康度檢測系統設計與實現

李震

（廣東食品藥品職業學院 廣東省廣州市 510520）

1 引言

隨著健康生活觀念的日漸深入人心，人們對皮膚健康需求越來越高，特別是臉部皮膚的對于個人形象有至關重要的地位。但是人們比較缺乏對自己皮膚健康程度的量化認知，對皮膚每天的變化確認精確的判斷標準。通過設計一個操作簡單的人體皮膚健康度檢測系統，有助于讓用戶了解自己皮膚的健康程度，進而有針對性的進行皮膚護理操作，情況嚴重的可以提示用戶進一步到醫院進行針對性的治療。[1]

2 主要開發技術

Python 是一種跨平臺的計算機程序設計語言。是一個高層次的結合了解釋性、編譯性、互動性和面向對象的腳本語言。其具有開源、跨平臺等特點，數據處理速度快、功能強大且易快速搭建開發平臺，具有海量擴展模塊，方便開發者快速開發應用。[2]

OpenCV 是一個基于BSD 許可（開源）發行的跨平臺計算機視覺和機器學習軟件庫，可以運行在Linux、Windows、Android 和Mac OS 操作系統上。它用C++語言編寫，它具有C ++，Python，Java 和MATLAB 接口，并支持Windows，Linux，Android 和Mac OS，OpenCV 主要傾向于實時視覺應用，具有強大的圖形圖像處理功能。[3]

dlib 是一個用C++編寫的，已經封裝好API 接口的第三方庫，導入Python 程序后，可以實現人臉識別、機器學習和圖形圖像處理的功能強大第三方庫。在人體皮膚健康度檢測系統實現上，主要完成圖片的人臉部分的識別和定位，給出Rect 數據，方便功能函數的后續處理。[4]

Qt 也是由C++編寫開發的圖形庫，是完全面向對象的完整跨平臺軟件開發框架，其相比MFC 有許多優點，特別是命名方面保持了和功能的一致性，提高調用方式的連貫性和邏輯性，大大提高了開發的便利性和穩定性。[5]

PyCharm 是由JetBrains 打造的一款Python IDE 開發編輯軟件。具備完整IDE 的功能，比如，調試、語法高亮、Project 管理、代碼跳轉、智能提示、自動完成、單元測試、版本控制等，同時JetBrains 還友好的提供了免費的community 版本。利用強大的Pycharm 構建Python IDE 開發環境，擴展人臉識別庫dlib 和界面UI 庫Qt，融入自行開發的皮膚健康度評分算法，實現了人體皮膚健康度檢測系統。[6]

3 系統整體設計

為了降低開發難度，將系統設計為單機版的應用程序，由于Python 的跨平臺屬性，開發出的程序可以分別打包成適合windows、linux 和ios 甚至安卓平臺的可執行文件，使得系統即使為單機版也具有較好的通用性。

3.1 功能分析

考慮到現代女性對健康和美的追求，人體皮膚健康度檢測系統包含皮膚評價功能，美白功能，磨皮功能，亮眼功能，紅唇功能。

皮膚評價功能是根據皮膚的膚色狀況，亮度和瑕疵等情況，進行綜合評分，得到臉部的健康水平。

圖1：程序的整體結構圖

圖2：MainWindow 界面的布局結構

圖3：項目解釋器第三方包的版本配置

美白功能，是讓用戶設置合適參數，可以看到自己不同美白程度下的臉部效果，讓用戶自行增強美白參數，來比較自己美白后與美白前的顏值差別。

磨皮功能，可以提高臉部皮膚的光澤層度，適當降低臉部的痣和雀斑等瑕疵對臉部的美觀影響。

亮眼功能，是提高眼部的對比度和亮度，讓眼部看起來更有神采，提高用戶臉部的整體美顏效果。

圖4：臉部皮膚健康度檢測系統最終實現效果

紅唇功能，是提高用戶唇部的色彩飽和度，讓唇部看起來更加飽滿和性感。

3.2 結構設計

每一個功能都設計了對應的槽函數來完成對應任務，程序的結構如圖1所示。

4 系統實現

4.1 界面結構

界面主要由一個MainWindow 組成，利用PyCharm 的Qt Designer 工具生成了UI 界面的代碼，儲存在了FaceBeautyGUI.py 文件中，界面結構生成了一個水平布局管理器verticalLayout，在Mainwindow 右側嵌套了一個8 行3 列的網格布局管理器gridLayout，完成了界面的構建，如圖2所示。

4.2 開發環境配置

系統使用的開發環境是PyCharm 2020.1，安裝了PyQt5 和dlib，OpenCV 等第三方庫，具體版本配置情況如圖3。

4.3 具體實現

4.3.1 文件輸入輸出

打開文件的實現利用了QT5 自帶的QFileDialog.getOpenFileName 函數來獲得有效文件路徑。簡要實現代碼如下：

4.3.2 圖像處理

臉部皮膚圖像的處理主要包含四個功能：美白、磨皮、亮眼和紅唇。這里實現的代碼比較多，在系統開發上，設計了四個函數實現了對應功能，分別為whiten，smooth，sharpen，brighten。

4.3.3 皮膚評價

對皮膚的健康度評價，設計了skin_evaluation 函數來實現皮膚的評價，主要采用了基于HSV 顏色空間H,S,V 范圍篩選法，據資料顯示，正常黃種人的H 分量大約在7 至20 之間，S 分量大約在28 至256 之間，V 分量大約在50 至256 之間。根據識別到的健康皮膚區域占全部皮膚區域的權重比值，得到最終的皮膚健康度評價分數。[7]

4.3.4 圖像顯示

將處理好的圖像數據顯示在MainWindow 上，首先涉及到了圖片格式的轉換，代碼如下：

中間數據存儲額功能上，由于在對圖片的操作上，會產生撤銷上一步的操作，這里設計了self.temp_bgr[:]來保存中間數據，self.im_ori[:]來保存原始圖片數據，可以完成撤銷和恢復圖片等操作。

最后使用Label 控件，調用Label.setPixmap()函數完成圖像的顯示。最終，程序實現效果如圖4。

5 結語

本文介紹了一個基于Python的臉部皮膚健康度評價系統的設計與實現過程，所設計的程序簡單易用，具有多平臺通用特性，通過簡單的移植也能適配到對應型號的手機移動平臺上。通過對自己臉部拍照，使用該程序檢測，用戶可以簡單直觀的得到自己臉部皮膚的基本健康狀況，并輔助判斷是否需要就醫，提高用戶對自己臉部皮膚的健康程度掌握情況，緩解愛美人士對自身無謂的焦慮情況，具有較好的推廣應用前景。后期，可以增加個人健康數據庫，通過每天記錄用戶的皮膚健康圖片分析數據，繪制用戶的臉部皮膚健康曲線，獲得更大的應用推廣價值。