Python opencv实现人眼/人脸识别以及实时打码处理

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:

Python opencv实现人眼/人脸识别以及实时打码处理

并将结果保存为视频,方便随时查看:

Python opencv实现人眼/人脸识别以及实时打码处理

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。

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