这篇教程超详细注释之OpenCV实现视频实时人脸模糊和人脸马赛克写得很实用,希望能帮到您。 这篇博客将介绍人脸检测,然后使用Python,OpenCV模糊它们来“匿名化”每张图像,以确保隐私得到保护,保证没有人脸可以被识别如何使用。 并介绍俩种模糊的方法:简单高斯模糊、像素模糊。 人脸模糊和匿名化的实际应用包括: - 公共/私人区域的隐私和身份保护
- 在线保护儿童(即在上传的照片中模糊未成年人的脸)
- 摄影新闻和新闻报道(如模糊未签署弃权书的人的脸)
- 数据集管理和分发(如在数据集中匿名化个人)
1. 效果图原始图 VS 简单高斯模糊效果图如下: 原始图 VS 像素模糊效果图如下: 在晚间新闻上看到的面部模糊正是像素模糊,主要是因为它比高斯模糊更“美观”; 多人的也可以哦:原始图 VS 简单高斯模糊效果图: 多人的也可以哦:原始图 VS 像素模糊效果图:
2. 原理
2.1 什么是人脸模糊,如何将其用于人脸匿名化?人脸模糊是一种计算机视觉方法,用于对图像和视频中的人脸进行匿名化。 如上图中人的身份是不可辨认的,通常使用面部模糊来帮助保护图像中的人的身份。
2.2 执行人脸模糊/匿名化的步骤人脸检测方法有很多,任选一种,进行图像中的人脸检测或者实时视频流中人脸的检测。人脸成功检测后可使用以下俩种方式进行模糊。 - 使用高斯模糊对图像和视频流中的人脸进行匿名化
- 应用“像素模糊”效果来匿名化图像和视频中的人脸
应用OpenCV和计算机视觉进行人脸模糊包括四部分: - 进行人脸检测;(如Haar级联、HOG线性向量机、基于深度学习的检测);
- 提取ROI(Region Of Interests);
- 模糊/匿名化人脸;
- 将模糊的人脸存储回原始图像中(Numpy数组切片)。
3. 源码
3.1 图像人脸模糊源码# USAGE# python blur_face.py --image examples/we.jpg --face face_detector# python blur_face.py --image examples/we.jpg --face face_detector --method pixelated# 使用OpenCV实现图像中的人脸模糊# 导入必要的包import argparseimport osimport cv2import imutilsimport numpy as npfrom pyimagesearch.face_blurring import anonymize_face_pixelatefrom pyimagesearch.face_blurring import anonymize_face_simple# 构建命令行参数及解析# --image 输入人脸图像# --face 人脸检测模型的目录# --method 使用简单高斯模糊、像素模糊# --blocks 面部分块数,默认20# --confidence 面部检测置信度,过滤弱检测的值,默认50%ap = argparse.ArgumentParser()ap.add_argument("-i", "--image", required=True, help="path to input image")ap.add_argument("-f", "--face", required=True, help="path to face detector model directory")ap.add_argument("-m", "--method", type=str, default="simple", choices=["simple", "pixelated"], help="face blurring/anonymizing method")ap.add_argument("-b", "--blocks", type=int, default=20, help="# of blocks for the pixelated blurring method")ap.add_argument("-c", "--confidence", type=float, default=0.5, help="minimum probability to filter weak detections")args = vars(ap.parse_args())# 加载基于Caffe的人脸检测模型# 从磁盘加载序列化的面部检测模型及标签文件print("[INFO] loading face detector model...")prototxtPath = os.path.sep.join([args["face"], "deploy.prototxt"])weightsPath = os.path.sep.join([args["face"], "res10_300x300_ssd_iter_140000.caffemodel"])net = cv2.dnn.readNet(prototxtPath, weightsPath)# 从此盘加载输入图像,获取图像维度image = cv2.imread(args["image"])image = imutils.resize(image, width=600)orig = image.copy()(h, w) = image.shape[:2]# 预处理图像,构建图像blobblob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1.0, (300, 300), (104.0, 177.0, 123.0))# 传递blob到网络,并获取面部检测结果print("[INFO] computing face detections...")net.setInput(blob)detections = net.forward()# 遍历人脸检测结果for i in range(0, detections.shape[2]): # 提取检测的置信度,即可能性 confidence = detections[0, 0, i, 2] # 过滤弱检测结果,确保均高于最小置信度 if confidence > args["confidence"]: # 计算人脸的边界框(x,y) box = detections[0, 0, i, 3:7] * np.array([w, h, w, h]) (startX, startY, endX, endY) = box.astype("int") # 提取面部ROI face = image[startY:endY, startX:endX] # 检查是使用简单高斯模糊 还是 像素模糊方法 if args["method"] == "simple": face = anonymize_face_simple(face, factor=3.0) # 否则应用像素匿名模糊方法 else: face = anonymize_face_pixelate(face, blocks=args["blocks"]) # 用模糊的匿名面部覆盖图像中的原始人脸ROI image[startY:endY, startX:endX] = face# 原始图像和匿名图像并排显示output = np.hstack([orig, image])cv2.imshow("Origin VS " + str(args['method']), output)cv2.waitKey(0)
3.2 实时视频流人脸模糊源码# USAGE# python blur_face_video.py --face face_detector# python blur_face_video.py --face face_detector --method pixelated# 导入必要的包import argparseimport osimport timeimport cv2import imutilsimport numpy as npfrom imutils.video import VideoStreamfrom pyimagesearch.face_blurring import anonymize_face_pixelatefrom pyimagesearch.face_blurring import anonymize_face_simple# 构建命令行参数及解析# --face 人脸检测模型的目录# --method 使用简单高斯模糊、像素模糊# --blocks 面部分块数,默认20# --confidence 面部检测置信度,过滤弱检测的值,默认50%ap = argparse.ArgumentParser()ap.add_argument("-f", "--face", required=True, help="path to face detector model directory")ap.add_argument("-m", "--method", type=str, default="simple", choices=["simple", "pixelated"], help="face blurring/anonymizing method")ap.add_argument("-b", "--blocks", type=int, default=20, help="# of blocks for the pixelated blurring method")ap.add_argument("-c", "--confidence", type=float, default=0.5, help="minimum probability to filter weak detections")args = vars(ap.parse_args())# 从磁盘加载训练好的人脸检测器Caffe模型print("[INFO] loading face detector model...")prototxtPath = os.path.sep.join([args["face"], "deploy.prototxt"])weightsPath = os.path.sep.join([args["face"], "res10_300x300_ssd_iter_140000.caffemodel"])net = cv2.dnn.readNet(prototxtPath, weightsPath)# 初始化视频流,预热传感器2sprint("[INFO] starting video stream...")vs = VideoStream(src=0).start()time.sleep(2.0)# 遍历视频流的每一帧while True: # 从线程化的视频流获取一帧,保持宽高比的缩放宽度为400px frame = vs.read() frame = imutils.resize(frame, width=400) # 获取帧的维度,预处理帧(构建blob) (h, w) = frame.shape[:2] blob = cv2.dnn.blobFromImage(frame, 1.0, (300, 300), (104.0, 177.0, 123.0)) # 传递blob到网络并获取面部检测结果 net.setInput(blob) detections = net.forward() # 遍历人脸检测结果 for i in range(0, detections.shape[2]): # 提取检测的置信度,即可能性 confidence = detections[0, 0, i, 2] # 过滤弱检测结果,确保均高于最小置信度 if confidence > args["confidence"]: # 计算人脸的边界框(x,y) box = detections[0, 0, i, 3:7] * np.array([w, h, w, h]) (startX, startY, endX, endY) = box.astype("int") # 提取面部ROI face = frame[startY:endY, startX:endX] # 检查是使用简单高斯模糊 还是 像素模糊方法 if args["method"] == "simple": face = anonymize_face_simple(face, factor=3.0) # 否则应用像素匿名模糊方法 else: face = anonymize_face_pixelate(face, blocks=args["blocks"]) # 用模糊的匿名面部ROI覆盖图像中的原始人脸ROI frame[startY:endY, startX:endX] = face # 展示输出帧 cv2.imshow("Frame", frame) key = cv2.waitKey(1) & 0xFF # 按下‘q'键,退出循环 if key == ord("q"): break# 做一些清理工作# 关闭所有窗口,释放视频流指针cv2.destroyAllWindows()vs.stop()
参考https://www.pyimagesearch.com/2020/04/06/blur-and-anonymize-faces-with-opencv-and-python/ 到此这篇关于超详细注释之OpenCV实现视频实时人脸模糊和人脸马赛克的文章就介绍到这了,更多相关OpenCV人脸马赛克内容请搜索51zixue.net以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持51zixue.net! OpenCV简单标准数字识别的完整实例 关于Python中 循环器 itertools的介绍 |