OpenCV实现面部识别并添加圣诞帽

最新推荐文章于 2021-10-24 23:52:38 发布

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本教程演示了如何使用Opencv进行面部检测，并在检测到的面部上添加圣诞帽。通过读取图片文件，转换色彩空间，构建mask，进行图像处理如腐蚀膨胀等操作，实现对指定人物（如Trump）的面部识别与圣诞帽的精准叠加。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Opencv抠图并面部检测后添加圣诞帽

从网上获取Trump的头像, 再使用EigenFaceRecognizer_create单独识别出Trump

import cv2
import numpy as np
filename='faces.jpg'
hat=cv2.imread('hat.jpg')

#构建mask
hsv=cv2.cvtColor(hat,cv2.COLOR_RGB2HSV)
black_lower=np.array([0,0,0])
black_upper=np.array([180,180,180])
mask=cv2.inRange(hsv,black_lower,black_upper)
#cv2.imshow('mask',mask)
#腐蚀膨胀
erode=cv2.erode(mask,None,iterations=1)
#cv2.imshow('erode',erode)
dilate=cv2.dilate(erode,None,iterations=1)
#cv2.imshow('dilate',dilate)

def detect(filename):
    face_cascade=cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
    img=cv2.imread(filename)
    gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    faces=face_cascade.detectMultiScale(gray,scaleFactor=1.055,minNeighbors=5,minSize=(30,30))
    for (x,y,w,h) in faces:
        #img=cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)#面部识别方框
        sp=hat.shape
        hatSizeH=int(sp[0]/sp[1]*w)
        if hatSizeH>y:
            hatSizeH=y
        hatResize=cv2.resize(hat,(w,hatSizeH),interpolation=cv2.INTER_NEAREST)
        dilateResize=cv2.resize(dilate,(w,hatSizeH),interpolation=cv2.INTER_NEAREST)
        top=y-hatSizeH
        if top<=0:
            top=0
        rows,cols,channels=hatResize.shape
        roi=img[top:top+rows,x:x+cols]

        for i in range(rows):
          for j in range(cols):
            if dilateResize[i,j]==0:#0代表黑色的点
               img[top+i,x+j]=hatResize[i,j]#此处替换颜色，为BGR通道
    cv2.namedWindow('leaders')
    cv2.imshow('leaders',img)
    cv2.imwrite('leaders_withHats_withoutRectangles.jpg',img)
    cv2.waitKey(0)
detect(filename)

计组令人窒息, 丢下代码就跑, 有空再更