使用 OpenCV 和 Python 模糊和匿名人脸

在保护人们隐私的应用程序中，模糊和匿名人脸是非常重要的。在这个教程中，我们将使用 Python 和 OpenCV 库演示如何使用高斯模糊将人脸像素化，并使用矩形（黑色框）将人脸位置匿名化。

准备工作

在开始编写代码之前，我们需要安装以下依赖项：

• Python 3.x
• OpenCV 4.x

在安装 OpenCV 时，使用 pip 命令可以方便地从命令行安装：

pip install opencv-python

代码实现

首先需要导入必要的库：

import cv2

接下来，我们从本地文件系统中读取待处理的图像文件。图像将以灰度形式加载，应用程序将在灰度模式上执行所有操作。

image = cv2.imread('/path/to/image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

我们将使用 OpenCV 提供的人脸识别级联文件（.xml）来定位人脸。你可以在 OpenCV 官方 GitHub 中找到预训练的分类器文件，并从这里（https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades）下载所需的文件。

face_cascade = cv2.CascadeClassifier('/path/to/haarcascade_frontalface_default.xml')

现在，使用级联分类器检测人脸的位置。

faces = face_cascade.detectMultiScale(image, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))

接下来，我们将创建一个复制图像，该图像将用于在替换像素之前执行人脸标记。这是因为一旦我们替换人脸像素，就不再能恢复原始的图像。同时，我们将创建一个变量（face_pix），该变量将设置为用于替换人脸像素的像素值。

blurred_image = image.copy()
face_pix = 107  # 用于替换的像素值

现在，我们将循环遍历所有检测到的人脸，并对每个人脸执行模糊和匿名化。

for (x, y, w, h) in faces:
    # 对人脸区域进行高斯模糊
    blurred_image[y:y + h, x:x + w] = cv2.GaussianBlur(blurred_image[y:y + h, x:x + w], (25, 25), 0)

    # 在人脸区域绘制一个黑色框，即匿名人脸
    cv2.rectangle(blurred_image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 0), thickness=-1)

最后，我们将显示输出的图像（经过模糊和匿名化处理后的图像）。

cv2.imshow('Output Image', blurred_image)  # 显示输出图像
cv2.waitKey(0)  # 等待键盘输入
cv2.destroyAllWindows()  # 销毁所有窗口

效果

以下是模糊和匿名化图像的示例：

总结

在本文中，我们介绍了如何使用 Python 和 OpenCV 对人脸图像执行高斯模糊和匿名化。我们使用了 OpenCV 的人脸识别级联文件来定位图像中的人脸，并使用高斯模糊模糊人脸像素。我们也将人脸位置用矩形框（黑色）匿名化。