使用dlib给人脸戴面具

思想就是找出68个特征点，根据特征点的标注位置，把最外层的一圈给圈起来，面具可以自己改颜色。
在代码里特征点序号要减一。从0开始。
也就是0到26。

import cv2
import dlib
import numpy as np
import os
import imutilscolor_black = (0, 0, 0)#面具颜色，这里是全黑img= cv2.imread('test_pic/00009.jpg')
img = imutils.resize(img, width = 500)#改变大小img1= img.copy()#为了后面显示图像用的gray=cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#转为灰度图detector = dlib.get_frontal_face_detector()"""
在灰度图像中检测人脸并创建一个对象-存储边界矩形的坐标列表
第二个参数中的“1”表示应该向上采样图像1次。
这会使图像变得更大，并允许我们检测更多的面孔
"""faces = detector(gray, 1)# 打印边界矩形的坐标
print(faces)
print("Number of faces detected: ", len(faces))# 文件路径
p = "shape_predictor_68_face_landmarks.dat"
# 初始化dlib的预测器
predictor = dlib.shape_predictor(p)for face in faces:landmarks = predictor(gray, face)points = []for i in range(0, 17):point = [landmarks.part(i).x, landmarks.part(i).y]points.append(point)# print(points)mask_c = []for i in range(26,17,-1):point = [landmarks.part(i).x, landmarks.part(i).y]mask_c.append(point)fmask_c = points + mask_c#根据68个特征点的分布来的fmask_c = np.array(fmask_c, dtype=np.int32)#类型转换img2 = cv2.polylines(img, [fmask_c], True, color_black, thickness=2, lineType=cv2.LINE_8)# 使用Python OpenCV - cv2.fillPoly()方法填充口罩# 更改参数[mask_type]和color_type用于各种组合img3 = cv2.fillPoly(img2, [fmask_c], color_black, lineType=cv2.LINE_AA)# cv2.imshow("image with mask outline", img2)
cv2.imshow("image with mask", img3)
cv2.imshow('img',img1)# 为测试保存输出文件
outputNameofImage = "fianl5.jpg"
print("Saving output image to", outputNameofImage)
cv2.imwrite(outputNameofImage, img3)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

结果图：

原图、灰度图、加面具的图。

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