python如何检测图片中脸部区域的大小与位置?
并可以无缝更换这个区域的照片?
网友回复
Python 检测脸部区域并替换照片
要检测图片中脸部区域的大小与位置,并实现无缝更换,可以使用以下方法:
方法一:使用 OpenCV 和 dlibimport cv2 import dlib import numpy as np # 加载预训练的人脸检测器和关键点检测器 detector = dlib.get_frontal_face_detector() predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat") # 需要下载此模型文件 def detect_and_replace_face(source_img_path, target_img_path, output_path): # 读取源图像(要替换的人脸)和目标图像 source_img = cv2.imread(source_img_path) target_img = cv2.imread(target_img_path) # 转换为灰度图像以加快检测速度 gray_source = cv2.cvtColor(source_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray_target = cv2.cvtColor(target_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 检测人脸 source_faces = detector(gray_source) target_faces = detector(gray_target) if len(source_faces) == 0 or len(target_faces) == 0: print("未检测到人脸!") return # 获取第一个人脸(可根据需要修改) source_face = source_faces[0] target_face = target_faces[0] # 获取关键点 source_landmarks = predictor(gray_source, source_face) target_landmarks = predictor(gray_target, target_face) # 提取关键点坐标 source_points = np.array([[p.x, p.y] for p in source_landmarks.parts()], dtype=np.int32) target_points = np.array([[p.x, p.y] for p in target_landmarks.parts()], dtype=np.int32) # 计算凸包 source_hull = cv2.convexHull(source_points) target_hull = cv2.con...
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