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人脸检测绘制logo
检测人脸绘制人脸区域绘制logo 寻找轮廓 二值图阈值 绘制轮廓 绘制logo
1. 检测人脸区域如何检测到人脸眼睛、鼻子、嘴巴、眉毛、下巴等级联的过程OpenCV、Mediapipe、YOLOFace、DBFace等
2. 把logo粘贴在人脸上方
绘制logo
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1. 检测人脸区域如何检测到人脸眼睛、鼻子、嘴巴、眉毛、下巴等级联的过程OpenCV、Mediapipe、YOLOFace、DBFace等
2. 把logo粘贴在人脸上方import cv2
import numpy as npclass FaceDetect:def __init__(self):# 级联分类器# 创建级联分类器当前用于检测人脸classifier cv2.CascadeClassifier()# 加载 特征文件classifier.load(./haarcascade_frontalface_alt.xml)self.classifier classifier# 初始化logoself.logo cv2.imread(./fans.jpg)passdef capVideo(self):cap cv2.VideoCapture(0)while cap.isOpened():# 读取一帧一帧的图像retval, frame cap.read()if not retval:print(can not read frame)break# imshow 会默认创建一个窗口self.detect(frame)cv2.imshow(frame, frame)key cv2.waitKey(25)if key ord(z):breakcap.release()passdef detect(self, face_img):# 级联分类器检测人脸face_rects self.classifier.detectMultiScale(face_img)# 绘制人脸区域for face_rect in face_rects:x, y, w, h face_rectcv2.rectangle(face_img, (x, y), (x w, y h), color(0, 0, 255), thickness2)# self.drawLogo(face_rect, face_img)self.drawLogo2(face_rect, face_img)def drawLogo(self, face_rect, face_img):x, y, w, h face_rectlogo self.logoratio min(logo.shape[:2]) / max(logo.shape[:2])scale_logo cv2.resize(logo, dsize(w, round(w * ratio)))scale_logo_h, scale_logo_w, _ scale_logo.shape# 方式1循环# for row in range(scale_logo_h):# for col in range(scale_logo_w):# face_img[y - scale_logo_h row, x col] scale_logo[row, col]# pass# 方式2切片face_img[y - scale_logo_h:y, x:x scale_logo_w] scale_logodef drawLogo2(self, face_rect, face_img):1. 找轮廓- 原图三通道彩色图- 灰度图0-255- 黑白二值图0/2552. 绘制轮廓- 绘制在背景是白色的图:param face_rect::param face_img::return:# 参数1 被转换的图像# 参数2 原图转为灰度图logo_gray cv2.cvtColor(self.logo, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 转为二值图# 参数1 灰度图# 参数2 阈值 小于阈值为0# 参数3 大于阈值为maxval# 参数4 类型 cv2.THRESH_BINARY cv2.THRESH_OTSU 会自适应阈值# retval, logo_binary cv2.threshold(logo_gray, 100, 255, cv2.THRESH_BINARY)retval, logo_binary cv2.threshold(logo_gray, 100, 255, cv2.THRESH_OTSU)# 查找轮廓# 参数1 被查找的二值图# 参数2 轮廓存放的层级关系# 参数3 存放轮廓的方式 cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE 存放轮廓的拐角点contours, hierarchy cv2.findContours(logo_binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)# 创建一个黑色的背景图mask np.zeros_like(self.logo)cv2.drawContours(mask, contours, 1, color(255, 255, 255), thickness-1)x, y, w, h face_rectlogo self.logoratio min(logo.shape[:2]) / max(logo.shape[:2])scale_logo cv2.resize(logo, dsize(w, round(w * ratio)))scale_mask cv2.resize(mask, dsize(w, round(w * ratio)))scale_logo_h, scale_logo_w, _ scale_logo.shape# 方式1循环# for row in range(scale_logo_h):# for col in range(scale_logo_w):# if np.all(scale_mask[row, col] 255):# face_img[y - scale_logo_h row, x col] scale_logo[row, col]# 方式2切片idx scale_mask 255after_mask_logo scale_logo[idx]face_img[y - scale_logo_h:y, x:x scale_logo_w][idx] after_mask_logopassif __name__ __main__:face_img cv2.imread(./lyf.png)face_detect FaceDetect()# face_detect.capVideo()face_detect.detect(face_img)cv2.imshow(frame, face_img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()人脸原图 logo图 人脸检测绘制logo效果图
