人脸检测并打马赛克源码

Python+OpenCV 实现的人脸检测并打马赛克源码，安装 Python 并 pip install opencv-contrib-python 后即可使用。

# USAGE
# python blur_face.py --image examples/group_photo.jpg --face face_detector --method simple
# python blur_face.py --image examples/group_photo.jpg --face face_detector --method pixelated

# import the necessary packages
from pyimagesearch.face_blurring import anonymize_face_pixelate
from pyimagesearch.face_blurring import anonymize_face_simple
import numpy as np
import argparse
import cv2
import os

# construct the argument parse and parse the arguments
ap = argparse.ArgumentParser（）
ap.add_argument（“-i“ “--image“ required=True
	help=“path to input image“）
ap.add_argument（“-f“ “--face“ required=True
	help=“path to face detector model directory“）
ap.add_argument（“-m“ “--method“ type=str default=“simple“
	choices=[“simple“ “pixelated“]
	help=“face blurring/anonymizing method“）
ap.add_argument（“-b“ “--blocks“ type=int default=20
	help=“# of blocks for the pixelated blurring method“）
ap.add_argument（“-c“ “--confidence“ type=float default=0.5
	help=“minimum probability to filter weak detections“）
args = vars（ap.parse_args（））

# load our serialized face detector model from disk
print（“[INFO] loading face detector model...“）
prototxtPath = os.path.sep.join（[args[“face“] “deploy.prototxt“]）
weightsPath = os.path.sep.join（[args[“face“]
	“res10_300x300_ssd_iter_140000.caffemodel“]）
net = cv2.dnn.readNet（prototxtPath weightsPath）

# load the input image from disk clone it and grab the image spatial
# dimensions
image = cv2.imread（args[“image“]）
orig = image.copy（）
（h w） = image.shape[:2]

# construct a blob from the image
blob = cv2.dnn.blobFromImage（image 1.0 （300 300）
	（104.0 177.0 123.0））

# pass the blob through the network and obtain the face detections
print（“[INFO] computing face detections...“）
net.setInput（blob）
detections = net.forward（）

# loop over the detections
for i in range（0 detections.shape[2]）:
	# extract the confidence （i.e. probability） associated with the
	# detection
	confidence = detections[0 0 i 2]

	# filter out weak detections by ensuring the confidence is greater
	# than the minimum confidence
	if confidence > args[“confidence“]:
		# compute the （x y）-coordinates of the bounding box for the
		# object
		box = detections[0 0 i 3:7] * np.array（[w h w h]）
		（startX startY endX endY） = box.astype（“int“）

		# extract the face ROI
		face = image[startY:endY startX:endX]

		# check to see if we are applying the “simple“ face blurring
		# method
		if args[“method“] == “simple“:
			face = anonymize_face_simple（face factor=3.0）

		# otherwise we must be applying the “pixelated“ face
		# anonymization method
		else:
			face = anonymize_face_pixelate（face
				blocks=args[“blocks“]）

		# store the blurred face in the output image
		image[startY:endY startX:endX] = face

# display the original image and the output image with the blurred
# face（s） side by side
output = np.hstack（[orig image]）
cv2.imshow（“Output“ output）
cv2.waitKey（0）

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     文件        2950  2020-07-03 02:17  blur_face.py
     目录           0  2020-07-03 02:41  examples\
     文件       38995  2020-07-03 01:32  examples\aobama.jpg
     文件       25276  2020-07-03 01:28  examples\girl.jpg
     文件       71456  2020-07-03 01:35  examples\group_photo.jpg
     文件       24811  2020-07-03 01:20  examples\leijun.jpg
     文件       24785  2020-07-03 01:31  examples\marry.jpg
     文件       17946  2020-07-03 01:17  examples\pair.jpeg
     文件       10667  2020-07-03 01:38  examples\passport.jpg
     文件       79293  2020-07-03 02:41  examples\resume.jpg
     文件      141570  2020-03-09 20:33  examples\tom_king.jpg
     目录           0  2020-03-09 23:57  face_detector\
     文件       28092  2020-03-09 20:33  face_detector\deploy.prototxt
     文件    10666211  2020-03-09 20:33  face_detector\res10_300x300_ssd_iter_140000.caffemodel
     目录           0  2020-07-03 01:09  pyimagesearch\
     文件           0  2020-03-09 20:33  pyimagesearch\__init__.py
     目录           0  2020-07-03 01:09  pyimagesearch\__pycache__\
     文件         191  2020-07-03 01:09  pyimagesearch\__pycache__\__init__.cpython-38.pyc
     文件        1265  2020-07-03 01:09  pyimagesearch\__pycache__\face_blurring.cpython-38.pyc
     文件        1466  2020-03-09 20:33  pyimagesearch\face_blurring.py