超详细注释之OpenCV实现视频实时人脸模糊和人脸马赛克

下面是关于“OpenCV实现视频实时人脸模糊和人脸马赛克”的超详细注释攻略。

问题描述

在视频处理中，人脸模糊和人脸马赛克是两种常见的操作，可以用于保护个人隐私。那么，在OpenCV中，如何实现视频实时人脸模糊和人脸马赛克？

解决方法

以下是使用OpenCV实现视频实时人脸模糊和人脸马赛克的方法：

1. 首先，导入必要的库：

python
import cv2
import numpy as np
import dlib

1. 然后，加载人脸检测器和模糊/马赛克函数：

```python
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor('shape_predictor_68_face_landmarks.dat')

def blur_face(img, factor=3.0):
(h, w) = img.shape[:2]
kW = int(w / factor)
kH = int(h / factor)
if kW % 2 == 0:
kW += 1
if kH % 2 == 0:
kH += 1
return cv2.GaussianBlur(img, (kW, kH), 0)

def mosaic_face(img, factor=16):
(h, w) = img.shape[:2]
kW = int(w / factor)
kH = int(h / factor)
if kW % 2 == 0:
kW += 1
if kH % 2 == 0:
kH += 1
small = cv2.resize(img, (kW, kH))
return cv2.resize(small, (w, h), interpolation=cv2.INTER_AREA)
```

在上面的代码中，我们使用dlib库的get_frontal_face_detector函数加载了一个人脸检测器，并使用shape_predictor函数加载了一个人脸关键点检测器。然后，我们定义了两个函数：blur_face和mosaic_face，用于对人脸进行模糊和马赛克处理。

1. 接着，打开摄像头并进行实时处理：

python
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
ret, frame = cap.read()
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
rects = detector(gray, 0)
for rect in rects:
shape = predictor(gray, rect)
points = np.zeros((68, 2), dtype=int)
for i in range(68):
points[i] = (shape.part(i).x, shape.part(i).y)
# blur face
# frame = blur_face(frame[rect.top():rect.bottom(), rect.left():rect.right()])
# mosaic face
frame[rect.top():rect.bottom(), rect.left():rect.right()] = mosaic_face(frame[rect.top():rect.bottom(), rect.left():rect.right()])
cv2.imshow('frame', frame)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，我们使用cv2库的VideoCapture函数打开了摄像头，并使用read函数读取了一帧图像。然后，我们将图像转换为灰度图像，并使用人脸检测器检测人脸。对于每个检测到的人脸，我们使用人脸关键点检测器获取人脸关键点，并使用blur_face或mosaic_face函数对人脸进行模糊或马赛克处理。最后，我们使用imshow函数显示处理后的图像，并使用waitKey函数等待用户按下键盘，然后关闭所有窗口。

1. 可选：使用视频文件进行处理

python
cap = cv2.VideoCapture('test.mp4')
while True:
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
rects = detector(gray, 0)
for rect in rects:
shape = predictor(gray, rect)
points = np.zeros((68, 2), dtype=int)
for i in range(68):
points[i] = (shape.part(i).x, shape.part(i).y)
# blur face
# frame = blur_face(frame[rect.top():rect.bottom(), rect.left():rect.right()])
# mosaic face
frame[rect.top():rect.bottom(), rect.left():rect.right()] = mosaic_face(frame[rect.top():rect.bottom(), rect.left():rect.right()])
cv2.imshow('frame', frame)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，我们使用cv2库的VideoCapture函数打开了名为test.mp4的视频文件，并使用read函数读取了一帧图像。然后，我们将图像转换为灰度图像，并使用人脸检测器检测人脸。对于每个检测到的人脸，我们使用人脸关键点检测器获取人脸关键点，并使用blur_face或mosaic_face函数对人脸进行模糊或马赛克处理。最后，我们使用imshow函数显示处理后的图像，并使用waitKey函数等待用户按下键盘，然后关闭所有窗口。

结论

在本攻略中，我们介绍了使用OpenCV实现视频实时人脸模糊和人脸马赛克的方法，并提供了两个示例说明。可以根据具体的需求来选择不同的函数和参数，并根据需要调整数据和文件名。