python opencv怎么检测到人脸

发布时间：2022-01-04 09:56:50 作者：iii
来源：亿速云阅读：128

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程序如何检测到人脸

人脸的识别当然方法很多啦，尤其是二寸照片这么简单直接的类型。不过实在没必要人脸检测，可以再观察下照片：

除了背景的蓝色就是衣服的白色后者头发的黑色还有皮肤的黄色，所以很好区分的嘛，可以利用直方图反投影，关于直方图反投影不清楚的可以点这篇：唉，再再再学一下直方图：直方图反投影

int main(){  //【1】读取原图片以及投影模板  Mat srcImage, dstImage;  srcImage = imread("肖像.jpg",33);  imshow("原图", srcImage);
  Mat RoiImage = imread("投影模板.png");  //【2】转HSV模型  Mat HsvImage, RoiImage_HSV;  cvtColor(srcImage, HsvImage, COLOR_BGR2HSV);  cvtColor(RoiImage, RoiImage_HSV, COLOR_BGR2HSV);  //【3】计算公路的直方图  MatND roiHist; //直方图对象  int dims = 2;  //特征数目（直方图维度）  float hranges[] = { 0,180 }; //特征空间的取值范围  float Sranges[] = { 0,256 };  const float *ranges[] = { hranges,Sranges };  int size[] = { 20,32 };  //存放每个维度的直方图的尺寸的数组  int channels[] = { 0,1 };  //通道数  calcHist(&RoiImage_HSV, 1, channels, Mat(), roiHist, dims, size, ranges);  //【4】直方图归一化  normalize(roiHist, roiHist, 0, 255, NORM_MINMAX);
  //【5】反向投影  Mat proImage; //投影输出图像  calcBackProject(&HsvImage, 1, channels, roiHist, proImage, ranges);  imshow("投影", proImage);  //图像掩码Mask操作  Mat maskImage;  threshold(proImage, maskImage, 1, 255, THRESH_BINARY);//对mask进行二值化，将mask进一步处理  imshow("二值腌膜", maskImage);  dstImage = Mat::zeros(srcImage.size(), CV_8UC3);  srcImage.copyTo(dstImage, maskImage);  imshow("掩码操作", dstImage);
  waitKey();  return 0;}

这段代码就是利用直方图得到了一幅mask图像，其中人脸部分为255，其余部分为0：

python opencv怎么检测到人脸

左图为直方图反投影之后得到的投影（灰度图），右图为对投影图进行二值化后得到的二值mask。

之后调用自定义打码函数对标记mask区域进行打码：

  //自定义打码函数  Mat MosaicImage = trans2Mosaic(srcImage, maskImage, 10);  imshow("马赛克效果图", MosaicImage);

python opencv怎么检测到人脸

是不是很好看！感觉我就像变成了X战警钻石女王那样似的~

自定义函数代码，函数输入顺次为原图，图像腌膜，马赛克大小：

//原图，腌膜，马赛克大小Mat trans2Mosaic(Mat srcImage, Mat maskImage, int half_patch) {  Point2d point;//  Mat frame, mask;  srcImage.copyTo(frame);  maskImage.copyTo(mask);  int height = frame.rows;//获取图像的长宽  int width = frame.cols;  //遍历图像，步长为马赛克大小  for (int x = 0; x < height; x = x + half_patch) {    for (int y = 0; y < width; y = y + half_patch) {      //如果不是标记区域，则跳过      if (mask.at<uchar>(x, y) ==0 ) {        continue;      }      else { //如果是标记区域，对像素进行重赋值        int b = theRNG().uniform(0, 255);        int g = theRNG().uniform(0, 255);        int r = theRNG().uniform(0, 255);        for (int dx = 0; dx < half_patch; dx++) {          for (int dy = 0; dy < half_patch; dy++) {            frame.at<Vec3b>(x + dx, y + dy)[0] = (uchar)b;            frame.at<Vec3b>(x + dx, y + dy)[1] = (uchar)g;            frame.at<Vec3b>(x + dx, y + dy)[2] = (uchar)r;          }        }      }    }  }  return frame;}

该函数思路很简单，就是遍历图像像素点，遍历的步长为自定义的马赛克大小，然后判断该像素点是否属于标记（人脸）区域，否则跳过，是则以改点为起点遍历改点左侧以及下侧一个马赛克大小的区域，并将该区域像素随机赋值。

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