opencv图像融合(大头)
单纯的变大再覆盖上去,头部检测信息不够全,效果实在是太差,就不多说了,只是按照自己的思路玩一玩,没有达到抖音上那么好的效果
import cv2 as cv
import numpy as np
import dlib detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor('../dlib/shape_predictor_68_face_landmarks.dat') def big_head(camera_idx):
cap = cv.VideoCapture(camera_idx)
while cap.isOpened():
cv.namedWindow('big_head', cv.WINDOW_AUTOSIZE)
ok, frame = cap.read()
# 镜像反转
if camera_idx == 0 or camera_idx == 1:
frame = cv.flip(frame, 1, dst=None)
if not ok:
break
gray = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2GRAY)
rects = detector(gray, 0)
for i in range(len(rects)):
landmarks = np.matrix([[p.x, p.y] for p in predictor(frame, rects[i]).parts()])
# 脸部中心点face_center,下巴down
face_center = (landmarks[29][0, 0], landmarks[29][0, 1])
down = (landmarks[8][0, 0], landmarks[8][0, 1])
left = (landmarks[0][0, 0], landmarks[0][0, 1])
right = (landmarks[16][0, 0], landmarks[0][0, 1])
# 上下偏移量y_offset,为了框出尽可能全的头部信息,边框扩大
y_offset = int(1.2*abs(face_center[1]-down[1]))
rect_start = (int(0.8*left[0]), face_center[1]-y_offset)
rect_end = (int(1.2*right[0]), face_center[1]+y_offset)
print(rect_start, rect_end)
face = frame[rect_start[1]: rect_end[1], rect_start[0]: rect_end[0]]
# 放大比例k_size
k_size = 1.1
size = (int(k_size*(rect_end[0]-rect_start[0])), int(k_size*(rect_end[1]-rect_start[1])))
face = cv.resize(face, size, interpolation=cv.INTER_CUBIC)
face_mask = 255 * np.ones(face.shape, face.dtype)
output = cv.seamlessClone(face, frame, face_mask, face_center, cv.NORMAL_CLONE)
cv.imshow('face', face) cv.rectangle(frame, rect_start, rect_end, (0, 0, 255), -1)
# cv.circle(frame, face_center, 1, (0, 0, 255), -1) cv.imshow('big_head', output)
c = cv.waitKey(10)
if c & 0xFF == ord('q'):
break
cap.release()
cv.destroyAllWindows() if __name__ == '__main__':
video = '../video/face.mp4'
big_head(video)
# test()
效果

opencv图像融合(大头)的更多相关文章
- opencv图像融合(给人脸添加一个眼镜)
基于dlib68点人脸检测的小功能实现 图像旋转找的现成的方法,稍稍麻烦点的地方就是mask处理,虽然目的达到了,但是效果一般 import numpy as np import cv2 as cv ...
- OpenCV探索之路(二十四)图像拼接和图像融合技术
图像拼接在实际的应用场景很广,比如无人机航拍,遥感图像等等,图像拼接是进一步做图像理解基础步骤,拼接效果的好坏直接影响接下来的工作,所以一个好的图像拼接算法非常重要. 再举一个身边的例子吧,你用你的手 ...
- OpenCV计算机视觉学习(2)——图像算术运算 & 掩膜mask操作(数值计算,图像融合,边界填充)
在OpenCV中我们经常会遇到一个名字:Mask(掩膜).很多函数都使用到它,那么这个Mask到底是什么呢,下面我们从图像基本运算开始,一步一步学习掩膜. 1,图像算术运算 图像的算术运算有很多种,比 ...
- OpenCV中图像融合
准备2副背景图像,注意图像黑色的部分,是作为mask用的,我们会用灰度图的方式打开它们,这时黑色的部分值为0,则图像融合时候,可以把第二幅图像在黑色的部分显示出来. 代码非常简单,注意就是图 ...
- paper 101:图像融合算法及视觉艺术应用
1:基于泊松方程的图像融合方法,利用偏微分方程实现了不同图像上区域的无缝融合.比较经典的文章: P. Pérez, M. Gangnet, A. Blake. Poisson image editin ...
- 图像融合之泊松融合(Possion Matting)
前面有介绍拉普拉斯融合,今天说下OpenCV泊松融合使用.顺便提一下,泊松是拉普拉斯的学生. 泊松融合的原理请参考这篇博文https://blog.csdn.net/u011534057/articl ...
- 基于均值坐标(Mean-Value Coordinates)的图像融合算法的具体实现
目录 1. 概述 2. 实现 2.1. 准备 2.2. 核心 2.2.1. 均值坐标(Mean-Value Coordinates) 2.2.2. ROI边界栅格化 2.2.3. 核心实现 2.2.4 ...
- 如何使用Python实现图像融合及加法运算?
摘要:本篇文章主要讲解Python调用OpenCV实现图像融合及加法运算,包括三部分知识:图像融合.图像加法运算.图像类型转换. 本文分享自华为云社区<[Python图像处理] 五.图像融合.加 ...
- OpenCV图像金字塔:高斯金字塔、拉普拉斯金字塔与图片尺寸缩放
这篇已经写得很好,真心给作者点个赞.题目都是直接转过来的,直接去看吧. Reference Link : http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/detail ...
随机推荐
- 关于getHibernateTemplate().get()方法
返回的对象值唯一,方法带有两个参数 第一个是意图查询实体的Class 如User.Class ;第二个参数是该实体在数据库中对应的主键值,而且参数的类型要和映射文件相对应. 如 Role role ...
- Python—os模块介绍
OS模块 我们平时工作中很常用到的一个模块,通过os模块调用系统命令,获得路径,获取操作系统的类型等都是使用该模块.os 模块提供了很多允许你的程序与操作系统直接交互的功能 得到当前工作目录,即当前P ...
- Python学习第十一篇——for 的本质及如何正确修改列表
假如现在有一个列表:magicians_list = ['mole','jack','lucy'],现在想通过一个函数来实现,在列表的每个元素前面加上“the Great”的字样.现在通过一个函数来实 ...
- Python的socket模块与交互式指令
socket简介 在编程的过程中,我们需要使用网络编程,这时我们不得不和网络通信的底层基础打交道了.我们必须让自己传输的数据符合网络通信的基本协议,即TCP/IP协议,但是网络通信协议本身很复杂.我们 ...
- MySQL使用select查询时,在查询结果中增加一个字段并指定固定值
假设需求是这样的: mysql> desc user; +-------+----------+------+-----+---------+----------------+ | Field ...
- bridge br0 docker 网络问题 Docker Container与Docker Host
Docker学习笔记:Docker 网络配置 - docker ppt - docker中文社区http://www.docker.org.cn/dockerppt/111.html Bridge t ...
- C# 和 c++的语法不同点
GC Garbage Collection 垃圾回收器 自动释放资源 关键字: new 1.创建对象 2.隐藏从父类继承的同名函数 using 1.引用命名空间 2. using(FileStrea ...
- Mysql之常用操作(2)
Windows服务 -- 启动MySQL net start mysql -- 创建Windows服务 sc create mysql binPath= mysqld_bin_path(注意:等号与值 ...
- 关于PHP的那些坑
因为PHP是弱类型语言,常常会发生许多意想不到的问题,所以,我们再次一一细数这些我们踏过的坑!!! 1) foreach中自动回将key为数值的转化成整型,造成无法匹配 function transl ...
- Python3练习题 026:求100以内的素数
p = [i for i in range(2,100)] #建立2-99的列表 for i in range(3,100): #1和2都不用判断,从3开始 for j in range(2, ...