利用Python+opencv实现从摄像头捕获图像,识别其中的人眼/人脸,并打上马赛克。
系统环境:Windows 7 + Python 3.6.3 + opencv 3.4.2
一、系统、资源准备
要想达成该目标,需要满足一下几个条件:
- 找一台带有摄像头的电脑,一般笔记本即可;
- 需配有Python3,并安装NumPy包、opencv;
- 需要有已经训练好的分类器,用于识别视频中的人脸、人眼等,如无分类器,可以点击这里下载:haarcascades分类器
二、动手做
1、导入相关包、设置视频格式、调用摄像头、指定分类器
import numpy as np import cv2 fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc("D", "I", "B", " ") out = cv2.VideoWriter('frame_mosic.MP4',fourcc, 20.0, (640,480)) cv2.namedWindow("CaptureFace") #调用摄像头 cap=cv2.VideoCapture(0) #人眼识别器分类器 classfier=cv2.CascadeClassifier("../haarcascades/haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml")
2、逐帧调用图像,并实时处理
从摄像头读取一帧图像后,先转化为灰度图像,然后利用指定的分类器识别出我们需要的内容,接着对该部分内容利用高斯噪声进行覆盖,以达成马赛克的目的。
代码如下:
while cap.isOpened(): read,frame=cap.read() if not read: break #灰度转换 grey=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #人脸检测 Rects = classfier.detectMultiScale(grey, scaleFactor = 1.2, minNeighbors = 3, minSize = (32, 32)) if len(Rects) > 0: for Rect in Rects: x, y, w, h = Rect # 打码:使用高斯噪声替换识别出来的人眼所对应的像素值 frame[y+10:y+h-10,x:x+w,0]=np.random.normal(size=(h-20,w)) frame[y+10:y+h-10,x:x+w,1]=np.random.normal(size=(h-20,w)) frame[y+10:y+h-10,x:x+w,2]=np.random.normal(size=(h-20,w)) cv2.imshow("CaptureFace",frame) if cv2.waitKey(5)&0xFF==ord('q'): break # 保存视频 out.write(frame) #释放相关资源 cap.release() out.release() cv2.destroyAllWindows()
3、观察效果
代码调用摄像头并在窗口进行了显示,可以实时观察到图像处理的效果,如图:
并将结果保存为视频,方便随时查看:
完整代码如下:
# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import cv2 fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc("D", "I", "B", " ") out = cv2.VideoWriter('frame_mosic.MP4',fourcc, 20.0, (640,480)) cv2.namedWindow("CaptureFace") #调用摄像头 cap=cv2.VideoCapture(0) #人眼识别器分类器 classfier=cv2.CascadeClassifier("../haarcascades/haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml") while cap.isOpened(): read,frame=cap.read() if not read: break #灰度转换 grey=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #人脸检测 Rects = classfier.detectMultiScale(grey, scaleFactor = 1.2, minNeighbors = 3, minSize = (32, 32)) if len(Rects) > 0: for Rect in Rects: x, y, w, h = Rect # 打码:使用高斯噪声替换识别出来的人眼所对应的像素值 frame[y+10:y+h-10,x:x+w,0]=np.random.normal(size=(h-20,w)) frame[y+10:y+h-10,x:x+w,1]=np.random.normal(size=(h-20,w)) frame[y+10:y+h-10,x:x+w,2]=np.random.normal(size=(h-20,w)) cv2.imshow("CaptureFace",frame) if cv2.waitKey(5)&0xFF==ord('q'): break # 保存视频 out.write(frame) #释放相关资源 cap.release() out.release() cv2.destroyAllWindows()
利用opencv提供Python接口,可以很方便的进行图像、视频处理方面的学习研究,实在是很方便。这里把近期所学做个简单应用,后续再学习更深入的知识。
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
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稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
更新日志
2024年11月26日
2024年11月26日
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