介绍自己的家乡遵义网站建设,北京提供厦门网络推广,全国最新工商企业名录,网站内容页怎么设计模板文章目录 前言一、实现思路#xff1f;二、Coding三、实现效果 前言
前面几篇文章我们尝试了使用opencv完成图像人脸识别以及识别后贴图或者打马赛克的方法。 偶尔我们也会有需求在视频中将人脸马赛克化#xff0c;opencv也提供了相应的方法来实现这个功能。 一、实现思路二、Coding三、实现效果 前言
前面几篇文章我们尝试了使用opencv完成图像人脸识别以及识别后贴图或者打马赛克的方法。 偶尔我们也会有需求在视频中将人脸马赛克化opencv也提供了相应的方法来实现这个功能。 一、实现思路
视频究其本质是图像按照一定的帧率去播放。如果需要将视频中的人脸马赛克化那么我们可以逐帧输出图像后进行识别人脸再对其马赛克化最终将所有的图像再按一定的帧率组合播放。
二、Coding
#识别视频人脸并增加马赛克
#实现原理cv2读取视频后逐帧识别人脸并增加马赛克/贴图处理完毕后保存视频import cv2
# laod opencv schema
classifier cv2.CascadeClassifier(haarcascade_frontalface_alt2.xml)#实践下来貌似这个schema匹配度最高
blockimg block.jpg#贴图路径#马赛克化
def do_mosaic(frame, x, y, w, h, neighbor20):fh, fw frame.shape[0], frame.shape[1]if (y h fh) or (x w fw):returnfor i in range(0, h - neighbor, neighbor): # 关键点0 减去neightbour 防止溢出for j in range(0, w - neighbor, neighbor):rect [j x, i y, neighbor, neighbor]color frame[i y][j x].tolist() # 关键点1 tolistleft_up (rect[0], rect[1])right_down (rect[0] neighbor - 1, rect[1] neighbor - 1) # 关键点2 减去一个像素cv2.rectangle(frame, left_up, right_down, color, -1)#贴图处理
def do_blockpic(frame, x, y, w, h):resizeimg cv2.imread(blockimg)resizeimg_f cv2.resize(resizeimg,(w,h))frame[y:yh, x:xw] resizeimg_f#识别人脸
def do_identifyFace(frame):color (0, 255, 0)gray cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # convert to grey# begin to identify facefaceRects classifier.detectMultiScale(gray, scaleFactor1.3, minNeighbors3, minSize(32, 32))if len(faceRects): # get faces if above zerofor faceRect in faceRects: # loop each facex, y, w, h faceRect#do_blockpic(frame, x, y, w, h)do_mosaic(frame, x, y, w, h)#main starts
srcVideo srcVideo.mp4#源视频
savedVideo savedVideo.mp4#处理后的视频
cap cv2.VideoCapture(srcVideo)if not cap.isOpened():print(error to open source video)exit()print(got source video)
w cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)
h cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)
fps cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
fcount cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)
print(total frames %s%fcount)#获取所有帧数
writer cv2.VideoWriter(savedVideo, cv2.VideoWriter_fourcc(m, p, 4, v), int(fps), (int(w), int(h)))print(start handle source video)
i 0
while cap.isOpened():success, frame cap.read()while success:do_identifyFace(frame)print(finish frame %s%i)writer.write(frame)#cv2.imwrite(frame%s.jpg%i, frame)i 1success, frame cap.read()if (cv2.waitKey(20) 0xff) ord(q):breakcap.release()print(finish handle source video)
writer.release()
cv2.destroyAllWindows()三、实现效果 处理后的视频效果
