python opencv 錄制視訊_[python美顔系列一] python使用opencv給視訊/圖檔添加萌萌哒貼紙 - pytorch中文網...

如今美顔相機非常流行,作為鋼鐵直男,我不關注如何讓自己美顔更加好看,我更加關注如何實作這個功能呢？

在這裡我們不計劃使用複雜的深度學習等人工智能的算法實作（其實使用了），我們這裡使用python+opencv來實作此功能，直接開始：

一、環境需求

1、python

2、opencv

3、pillow

二、具體實作

為了實作這個方法，初步構造我計劃使用3步實作此功能,簡單直接實時捕捉視訊,人臉識别,添加頭像

1、實時捕捉攝像頭

opencv已經提供了很好的方法可以實作錄像功能，直接上代碼：

import numpy as np

import cv2

cap = cv2.VideoCapture(0)

videoWriter = cv2.VideoWriter('output.avi',cv2.VideoWriter_fourcc(*'MJPG'), 15, (640,480))

while(cap.isOpened()):

ret, frame = cap.read()

if ret==True:

frame = cv2.flip(frame,0)

videoWriter.write(frame)

cv2.imshow('frame',frame)

if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):

break

else:

break

# Release everything if job is finished

cap.release()

videoWriter.release()

cv2.destroyAllWindows()

如上代碼每秒擷取15張圖檔儲存為視訊。

2、人臉識别

懂視訊的人都知道,視訊是按照每幀圖檔合成在一起的，是以我的構思就是要實作視訊人臉識别，就對每張圖檔進行識别。

import numpy as np

import cv2

img = cv2.imread('sachin.jpg')

# 人臉識别資料

face_cascade = cv2.CascadeClassifier('/usr/local/Cellar/opencv/4.0.1/share/opencv4/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml')

# 人眼識别資料

eye_cascade = cv2.CascadeClassifier('/usr/local/Cellar/opencv/4.0.1/share/opencv4/haarcascades/haarcascade_eye.xml')

# 二值化,變為灰階圖

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 擷取人臉識别資料

faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)

for (x,y,w,h) in faces:

# 繪畫人臉識别資料

img = cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)

roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]

roi_color = img[y:y+h, x:x+w]

eyes = eye_cascade.detectMultiScale(roi_gray)

for (ex,ey,ew,eh) in eyes:

cv2.rectangle(roi_color,(ex,ey),(ex+ew,ey+eh),(0,255,0),2)

cv2.imshow('img',img)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

如上代碼我們進行了單張圖檔進行人臉識别，最終繪制人臉範圍，大家可以修改自己的人臉識别資料檔案位址和眼睛資料位址。

3、python+opencv實作添加貼紙

具體這個叫啥名字我也不清楚了，就是在視訊中添加帽子啊，雪糕啊啥的，然後我的實作方式是：根據人臉識别資料,在頭的上方添加貼紙 ，就是這麼簡單，其實就是一個添加水印的功能。

我們這裡使用pillow進行水印的添加，當然也可以隻使用opencv添加，不過我在實作時效果不是很好,如下是python添加圖檔水印的方法。

from PIL import Image

im = Image.open("1.jpg")

mark=Image.open("2.jpg")

layer=Image.new('RGBA', im.size, (0,0,0,0))

layer.paste(mark, (0,0))

out=Image.composite(layer,im,layer)

out.show()

三、最終代碼與效果

import numpy as np

import cv2

import time

import datetime

from PIL import Image

cap = cv2.VideoCapture(0)

''' 人臉識别 '''

def getface(img):

# 人臉識别資料

face_cascade = cv2.CascadeClassifier('/usr/local/Cellar/opencv/4.0.1/share/opencv4/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml')

# 人眼識别資料

eye_cascade = cv2.CascadeClassifier('/usr/local/Cellar/opencv/4.0.1/share/opencv4/haarcascades/haarcascade_eye.xml')

# 二值化,變為灰階圖

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 擷取人臉識别資料

faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)

for (x,y,w,h) in faces:

# 繪畫人臉識别資料

img = cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)

# 根據人臉識别資料添加頭像

img = christmas(img,x,y,w,h)

return img

def christmas(img,x,y,w,h):

im = Image.fromarray(cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB))

# 你的貼紙位址

mark=Image.open("hat/2.png")

height = int(w*987/1024)

mark = mark.resize((w, height))

layer=Image.new('RGBA', im.size, (0,0,0,0))

layer.paste(mark, (x,y-height))

out=Image.composite(layer,im,layer)

img = cv2.cvtColor(np.asarray(out),cv2.COLOR_RGB2BGR)

return img

videoWriter = cv2.VideoWriter('testwrite.avi', cv2.VideoWriter_fourcc(*'MJPG'), 15, (1000,563))

while(cap.isOpened()):

ret, frame = cap.read()

if ret==True:

# 從新定義圖檔大小

img = cv2.resize(frame,(1000,563))

# 添加錄像時間

# img = addtime(img)

# 實時識别

img = getface(img)

# 視訊顯示

cv2.imshow('frame',img)

# 儲存視訊

videoWriter.write(img)

if cv2.waitKey(10) & 0xFF == ord('q'):

print("退出視訊")

break

else:

break

cap.release()

videoWriter.release()

cv2.destroyAllWindows()

如上我們實作效果如下圖，單張圖添加貼紙就更簡單的，大家改改代碼就可以了。

圖檔素材來自百度。

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原文出處： https://www.ptorch.com/news/242.html

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