Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战之 OpenCV 简单人脸检测/识别实战案例之三简单人脸眼睛检测添加睫毛效果-易微帮

Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战之 OpenCV 简单人脸检测/识别实战案例之三简单人脸眼睛检测添加睫毛效果

一、简单介绍

Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言，最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越多被用于独立的、大型项目的开发。Python是一种解释型脚本语言，可以应用于以下领域： Web 和 Internet开发、科学计算和统计、人工智能、教育、桌面界面开发、软件开发、后端开发、网络爬虫。

这里使用 Python 基于 OpenCV 进行视觉图像处理，......

人脸检测的两个重要概念：哈尔特征分类器（Haar Feature Classifier）和级联分类器（Cascade Classifier）是用于。

哈尔特征分类器：

    定义：哈尔特征分类器是一种基于哈尔特征的机器学习算法，用于检测图像中的对象或特定区域。

    原理：哈尔特征是一种基于图像局部特征的数学描述方法，通过对图像中不同区域像素值的差异进行计算，提取出具有区分度的特征。这些特征可以是边缘、线段、角点等。哈尔特征分类器通过训练过程学习到一组有效的特征模式，用于区分目标和非目标区域。

    应用：哈尔特征分类器常用于对象检测任务，如人脸检测、眼睛检测等。在训练过程中，通常需要提供正样本（包含目标的图像）和负样本（不包含目标的图像），让分类器学习区分目标和非目标的特征模式。

级联分类器：

    定义：级联分类器是一种多级联组成的分类器结构，由多个弱分类器组成，通过级联方式实现目标检测。

    原理：级联分类器将多个简单的分类器组合成一个复杂的分类器，每个简单分类器都是一个弱分类器，对目标区域进行初步筛选或过滤。级联分类器通过级联多个弱分类器，每个分类器都负责判断一组特征是否满足条件，通过级联的方式实现高效的目标检测。

    应用：级联分类器常用于实时目标检测任务，如人脸检测、车辆检测等。OpenCV 中的 Haar 级联分类器是基于哈尔特征的级联分类器，通过级联多个分类阶段来实现高效的人脸检测。级联分类器的优势在于其高速、高效的检测性能，适用于实时应用场景。

OpenCV 提供了一些已经训练好的级联分类器，这些级联分类器以XML文件的方式保存在以下路径中：

...\Python\Lib\site-packages\cv2\data\

OpenCV提供了一些经过预训练的人脸检测器模型文件，这些文件通常包含在OpenCV的安装包中。你也可以在OpenCV的官方GitHub页面或者OpenCV官方网站的下载页面找到这些模型文件的下载链接。

一般来说，你可以从以下位置获取OpenCV的预训练模型文件：

OpenCV GitHub Release 页面：在 Releases · opencv/opencv · GitHub 找到你需要的版本，然后在下载的压缩包中找到位于 opencv\data 目录下的人脸检测器模型文件。

OpenCV 官方网站下载页面：访问 OpenCV 官方网站 Releases - OpenCV ，下载你需要的版本，并在相应的压缩包中查找人脸检测器模型文件。

请确保下载与你使用的OpenCV版本兼容的模型文件。

二、简单人脸眼睛检测添加睫毛效果实现原理

人脸眼睛检测是计算机视觉中的一项任务，旨在识别图像或视频中的人脸和眼睛。这项技术通常涉及以下步骤：

人脸检测：首先，使用人脸检测算法检测图像或视频中的人脸位置。这可以通过级联分类器（如Haar级联分类器）或深度学习方法（如卷积神经网络）来完成。检测到的人脸通常表示为矩形边界框。

眼睛检测：一旦检测到人脸，就可以在人脸区域内进行眼睛检测。眼睛检测可以通过类似的方法来实现，使用级联分类器或深度学习模型来识别眼睛的位置。检测到的眼睛通常也表示为矩形边界框。

眼睛特效添加：一旦检测到眼睛，就可以在眼睛区域上应用各种特效或滤镜。这些特效可以是基于图像处理技术的，例如在眼睛周围添加睫毛、改变眼睛的颜色或添加眼影等。也可以是基于计算机图形学的，例如在眼睛区域添加虚拟眼镜、变形或动画效果等。

通过将这些步骤组合在一起，可以实现人脸眼睛检测和添加眼睛特效的功能，从而为图像或视频增添趣味性或美化效果。

案例代码实现了在人脸图像中检测左眼，并在左眼上方添加睫毛效果的功能。以下是其实现的原理、具体步骤：

实现原理：

使用 OpenCV 加载人脸和眼睛检测器（Haar 级联分类器）。

对输入的人脸图像进行灰度化处理。

使用人脸检测器检测人脸区域。

对每个检测到的人脸区域，使用眼睛检测器检测眼睛。

对每个检测到的眼睛，确定其中心位置，判断是否为左眼（根据其在人脸中的位置）。

对于左眼，调整睫毛图像的大小以匹配眼睛大小，并根据竖直方向的偏移参数调整睫毛的位置。

将调整后的睫毛图像合成到原始图像中，形成最终效果。

具体步骤：

加载人脸和眼睛检测器。

读取输入的人脸图像，并对其进行灰度化处理。

使用人脸检测器检测人脸区域。

对每个检测到的人脸区域，使用眼睛检测器检测眼睛。

对每个检测到的眼睛，判断其是否为左眼，并获取其位置信息。

如果是左眼，根据竖直方向的偏移参数调整睫毛的位置。

将调整后的睫毛图像合成到原始图像中。

返回添加了睫毛效果的图像。

案例代码涉及的关键函数如下：

cv2.CascadeClassifier()：

用途：加载 Haar 级联分类器模型。

参数：接受模型文件路径作为参数。

返回值：返回一个级联分类器对象，用于人脸或眼睛检测。

cv2.imread()：

用途：读取图像文件。

参数：图像文件路径和读取方式作为参数。

返回值：返回一个包含图像数据的 NumPy 数组。

cv2.cvtColor()：

用途：将图像从一种颜色空间转换到另一种颜色空间。

参数：输入图像和转换标志作为参数。

返回值：返回转换后的图像。

cv2.CascadeClassifier.detectMultiScale()：

用途：检测图像中的人脸或眼睛。

参数：接受输入图像、尺度因子、最小邻域数和最小尺寸作为参数。

返回值：返回检测到的目标的边界框坐标。

cv2.resize()：

用途：调整图像的大小。

参数：输入图像和目标尺寸作为参数。

返回值：返回调整大小后的图像。

over_img()：

用途：在图像上叠加另一张图像。

参数：两个图像、叠加位置的坐标作为参数。

返回值：返回叠加后的图像。

apply_glasses()：

用途：识别人脸中的左眼并添加睫毛效果。

参数：输入图像路径、睫毛图像路径和竖直偏移参数作为参数。

返回值：返回添加了睫毛效果的图像。

三、简单人脸眼睛检测添加睫毛效果案例实现简单步骤

1、编写代码

2、运行效果

3、具体代码

"""
简单人脸眼睛检测添加睫毛效果
    1、加载人脸和眼睛检测器。
    2、读取输入的人脸图像，并对其进行灰度化处理。
    3、使用人脸检测器检测人脸区域。
    4、对每个检测到的人脸区域，使用眼睛检测器检测眼睛。
    5、对每个检测到的眼睛，判断其是否为左眼，并获取其位置信息。
    6、如果是左眼，根据竖直方向的偏移参数调整睫毛的位置。
    7、将调整后的睫毛图像合成到原始图像中。
    8、返回添加了睫毛效果的图像。
"""

import cv2


def apply_eyelash_left_eye(image_path, eyelash_image_path, vertical_offset=0.0):
    """
    在人脸图像上添加左眼睫毛效果
    :param image_path: (str) 输入的人脸图像路径
    :param eyelash_image_path: (str) 睫毛图像的路径
    :param vertical_offset: (float) 睫毛竖直方向位置调节参数，范围为-1到1，默认值为0（中心位置）
    :return: numpy.ndarray 添加了睫毛效果的图像数据
    """

    # 参数安全性校验
    if not isinstance(image_path, str) or not image_path.strip():
        raise ValueError("Invalid input image path.")
    if not isinstance(eyelash_image_path, str) or not eyelash_image_path.strip():
        raise ValueError("Invalid eyelash image path.")
    if not (-1 <= vertical_offset <= 1):
        raise ValueError("Vertical offset parameter must be between -1 and 1.")

    # 读取图像
    image = cv2.imread(image_path)
    eyelash_image = cv2.imread(eyelash_image_path, cv2.IMREAD_UNCHANGED)

    # 加载人脸和眼睛检测器
    face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')
    eye_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_eye.xml')

    # 灰度化图像
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 检测人脸
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))

    # 对每个人脸进行操作
    for (x, y, w, h) in faces:
        # 提取人脸区域
        face_roi = image[y:y + h, x:x + w]
        gray_roi = gray[y:y + h, x:x + w]

        # 检测眼睛
        eyes = eye_cascade.detectMultiScale(gray_roi)

        # 画出左右眼范围的矩形框
        for (ex, ey, ew, eh) in eyes:
            eye_center = (x + ex + ew // 2, y + ey + eh // 2)
            cv2.rectangle(image, (x + ex, y + ey), (x + ex + ew, y + ey + eh), (255, 0, 0), 2)

            # 仅对左眼进行操作
            if eye_center[0] < x + w // 2:
                # 调整睫毛图像大小以匹配眼睛
                resized_eyelash = cv2.resize(eyelash_image, (ew, eh))

                # 调整睫毛竖直方向位置
                offset_y = int(eh * vertical_offset)
                ey = max(0, ey + offset_y)

                # 将睫毛图像合成到原始图像中
                for c in range(0, 3):
                    for i in range(eh):
                        for j in range(ew):
                            if resized_eyelash[i, j, 3] != 0:
                                image[y + ey + i, x + ex + j, c] = resized_eyelash[i, j, c]

    # 返回添加了左眼睫毛效果的图像
    return image


# 测试接口调用
if __name__ == "__main__":
    input_image_path = "Images/ManWoman.jpeg"
    eyelash_image_path = "Images/eyelash.png"

    try:
        output_img = apply_eyelash_left_eye(input_image_path, eyelash_image_path, vertical_offset=-0.1)
        cv2.imshow("Eyelash Effect", output_img)
        cv2.waitKey(0)
        cv2.destroyAllWindows()
        print("Eyelash applied successfully.")
    except ValueError as ve:
        print(f"Error: {ve}")

四、注意事项

确保人脸和眼睛检测器的准确性和鲁棒性，以提高检测效果。
在调整睫毛位置时，确保不会超出图像边界。
调整睫毛图像的大小以匹配眼睛的大小，确保睫毛效果自然。
在合成睫毛图像到原始图像时，考虑到睫毛图像可能具有 alpha 通道，需要正确处理透明度。
考虑睫毛效果的竖直方向调节参数，以便用户根据具体情况进行调整。

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