Python-Code-Sharing zum Erhalten von Gesichtern

Dieser Artikel teilt Ihnen hauptsächlich die Codefreigabe von Python zum Erhalten von Gesichtern mit. Ich hoffe, dass jeder die Funktion von Python zum Erhalten von Gesichtern basierend auf diesem Artikel abschließen kann.

Verwendung: python getface.py src out

# -*- codeing: utf-8 -*-
import sys
import os
import cv2
import dlib

input_dir = sys.argv[1]
output_dir = sys.argv[2]
print(input_dir)
print(output_dir)
size = 64

if not os.path.exists(output_dir):
    os.makedirs(output_dir)

# 使用dlib自带的frontal_face_detector作为我们的特征提取器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()

index = 1
for (path, dirnames, filenames) in os.walk(input_dir):
    for filename in filenames:
        if filename.endswith('.jpg'):
            print('Being processed picture %s' % index)
        img_path = path + '/' + filename
        # 从文件读取图片
        img = cv2.imread(img_path)
        # 转为灰度图片
        gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        # 使用detector进行人脸检测 dets为返回的结果
        dets = detector(gray_img, 1)

        # 使用enumerate 函数遍历序列中的元素以及它们的下标
        # 下标i即为人脸序号
        # left：人脸左边距离图片左边界的距离 ；right：人脸右边距离图片左边界的距离
        # top：人脸上边距离图片上边界的距离 ；bottom：人脸下边距离图片上边界的距离
        for i, d in enumerate(dets):
            x1 = d.top() if d.top() > 0 else 0
            y1 = d.bottom() if d.bottom() > 0 else 0
            x2 = d.left() if d.left() > 0 else 0
            y2 = d.right() if d.right() > 0 else 0
            # img[y:y+h,x:x+w]
            face = img[x1:y1, x2:y2]
            # 调整图片的尺寸
            face = cv2.resize(face, (size, size))
            #cv2.imshow('image', face)
            # 保存图片
            cv2.imwrite(output_dir + '/' + str(index) + '.jpg', face)
            index += 1

        key = cv2.waitKey(30) & 0xff
        if key == 27:
            sys.exit(0)  # -*- codeing: utf-8 -*-

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