OpenCv人脸检测技术-(实现抖音特效-给人脸戴上墨镜)

本文章用的是Python库里的OpenCv。

OpenCv相关函数说明

import cv2 # 导入OpenCv库

cv2.imread(filename) # 读取图像

object = cv2.CascadeClassifier() # 括号里面填Haar级联分类器

"""

CascadeClassifier，是Opencv中做人脸检测的时候的一个级联分类器。并且既可以使用Haar，也可以使用LBP特征。Haar特征是一种反映图像的灰度变化的，像素分模块求差值的一种特征。

"""

object.detectMultiScale(image, scaleFactor, minNeighbors)

"""

detectMultiScale是CascadeClassifier的子类；

image:待分析的图像。

scaleFactor:扫描图像时缩放的比例。

minNeighbors:保留多少检测结果，该值越大误差越小。

etc...

"""

cv2.waitKey(delay) # 等待用户按下键盘后等待delay毫秒

cv2.destroyAllWindows() # 销毁所有窗口

分析人脸位置

人脸检测，把图像分成一个个小块，对每一个小块判断是否是人脸，假如一张图被分成了5000块，则速度非常慢。

为了提高效率，OpenCV 提供 cascades 来避免这种情况。提供了一系列的xml文件

cascades ：翻译：小瀑布级联

cascade 对于每个数据块，它都进行一个简单快速的检测。若过，会再进行一个更仔细的检测。该算法有 30 到 50 个这样的阶段，或者说 cascade。只有通过全部阶段，cascade才会判断检测到人脸。这样做的好处是：大多数小块都会在前几步就产生否定反馈，节约时间。

资源链接，该资源不仅仅包括人脸xml，还有其他眼睛等。赚取点积分吧。

OpenCV人脸识别xml文件.zip或者从官网Sources里找资源，data文件夹中有是特征文件，我们一般选用haarcascade_frontalface_default.xml

资料来源于网络，侵删。

import cv2

img = cv2.imread("/Users/duanhao/Desktop/photo/liukun.jpg")

# 加载识别人脸的级联分析器

faceCascade = cv2.CascadeClassifier("/Applications/anaconda/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/cv2/data/haarcascade_frontalface_default.xml")

faces = faceCascade.detectMultiScale(img, 1.15, 5)

for (x, y, w, h) in faces:

    cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 5)

cv2.imshow("image", img)

cv2.waitKey()

cv2.destroyAllWindows()

给人脸戴上墨镜

准备阶段：我们可以读取视频，也可以读取人脸，这里我准备了一张含有人脸的照片；

如果要读取视频需要用：VideoCapture类方法。

素材：一张墨镜️的图片，用于后期覆盖原始图像。

代码：

import cv2

def over_img(img, img_over, over_x, over_y):

    img_h, img_w, c = img.shape

    img_over_h, img_over_w, over_c = img_over.shape

    if over_c == 3:

        img_over = cv2.cvtColor(img_over, cv2.COLOR_BGR2BGRA)

    for w in range(0, img_over_w):

        for h in range(0, img_over_h):

            # 透明像素不能覆盖图像

            if img_over[h, w, 3] != 0:

                for c in range(0, 3):

                    x = over_x + w

                    y = over_y + h

                    if x >= img_w or y >= img_h:

                        break

                    img[y, x, c] = img_over[h, w, c]

    return img

img = cv2.imread("/Users/duanhao/Desktop/photo/liukun.jpg")

glass = cv2.imread("/Users/duanhao/Desktop/photo/glass.png", cv2.IMREAD_UNCHANGED) # 保留图像类型

height, weight, channel = glass.shape

# 加载人脸识别联结器

faceCascade = cv2.CascadeClassifier("/Applications/anaconda/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/cv2/data/haarcascade_frontalface_default.xml")

face = faceCascade.detectMultiScale(img, 1.15, 4)

for (x, y, w, h) in face:

    gw = w

    gh = int(height * gw/weight)

    img_over_new = cv2.resize(glass, (gw, gh))

    img = over_img(img, img_over_new, x, y+int(h*1/3))

    # cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 5)

cv2.imshow("screen", img)

cv2.waitKey()

cv2.destroyAllWindows()

效果图：

结束语：

上面是我五个室友的合照。当时因为有一个算法比赛，我在寝室里备战算法竞赛，所以没和室友一起出去，所以上面的合照没有我。后面我有时间，一定要把我自己P上去！！

最后，祝所有奋斗的人都能收获到好的结果。

巴特西

OpenCv人脸检测技术-(实现抖音特效-给人脸戴上墨镜)

OpenCv人脸检测技术-(实现抖音特效-给人脸戴上墨镜)

OpenCv相关函数说明

分析人脸位置

给人脸戴上墨镜

代码：

效果图：

结束语：

最新文章

热门文章