Ich habe Maki Horikita und Kanna Hashimoto hinzugefügt und durch 2 durch Python geteilt

【Umgebung】

windows8.1 　python2.7 　opencv3

[Ordnerstruktur]

horikita_hasimoto | --- joyu (Bildordner aus dem Netz) 　　　　　|　　|---hasimoto.jpg 　　　　　|　　|---horikita.jpg | --- joyu_face (Gesichtsbildordner vom Programm extrahiert) | --- haarcascade_frontalface_alt.xml (Kaskadendatei) | --- tashite_nidewaru.py (ein Programm, das durch 2 geteilt wird) | --- kao_toridasi.py (Programm zum Extrahieren des Gesichts)

[Vorbereitung]

Ich werde Bilder von Maki Horikita und Kanna Hashimoto aus dem Netz machen. Ich habe das folgende Bild verwendet. 　　

[Programmausführungsmethode]

kao_toridasi.py

# -*- coding: utf-8 -*-

import cv2
import os
import glob

#Ersetzen des Ordnerpfads, in dem sich das Programm befindet
current_dir = os.getcwd()

#Listen Sie alle Bilder aus dem Joyu-Ordner auf
joyu_list = glob.glob(current_dir + "\\joyu\\*") 

#Kaskadendatei
cascade_path = "haarcascade_frontalface_alt.xml"

for joyu in joyu_list:

    #Datei lesen
    image = cv2.imread(joyu)
    
    if(image is None):
	    pass
	    continue

    #Graustufenumwandlung
    image_gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    #Ermitteln Sie die Merkmalsmenge des Kaskadenklassifikators
    cascade = cv2.CascadeClassifier(cascade_path)

    #Gesichtserkennung durchführen
    facerect = cascade.detectMultiScale(image_gray, scaleFactor=1.2, minNeighbors=2, minSize=(10, 10))

    for rect in facerect:
        #Schneiden Sie nur das Gesicht aus und speichern Sie
        x = rect[0]
        y = rect[1]
        width = rect[2]
        height = rect[3]
        dst = image[y:y+height, x:x+width]
        resize_image = cv2.resize(dst,(256,256))
        new_image_path = current_dir + '\\joyu_face\\' + str(i) + '.jpg'
        cv2.imwrite(new_image_path, resize_image)
        i += 1

Wenn Sie das obige Programm ausführen, wird das Gesichtsbild in joyu_face gespeichert. Bitte ändern Sie den Bildnamen in horikita.jpg und hasimoto.jpg.

tashite_nidewaru.py

# -*- coding: utf-8 -*-

import cv2
import os

current_dir = os.getcwd()

image_path = current_dir + "\\joyu_face\\"
#Datei lesen
horikita = cv2.imread(image_path + "\\horikita.jpg ")
hasimoto = cv2.imread(image_path + "\\hasimoto.jpg ")

#Graustufenumwandlung
horikita_gray = cv2.cvtColor(horikita, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
hasimoto_gray = cv2.cvtColor(hasimoto, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

#Im Standardzustand sieht das Bild also ziemlich gruselig aus
#Ich habe 4 Arten von Farben ausprobiert
for i in xrange(len(horikita_gray)):
    for j in xrange(len(horikita_gray[0])):
        if horikita_gray[i][j] >= 192:
            horikita_gray[i][j] = 192
        elif horikita_gray[i][j] >= 128:
            horikita_gray[i][j] = 128
        elif horikita_gray[i][j] >= 64:
            horikita_gray[i][j] = 64
        else:
            horikita_gray[i][j] = 0
            
for i in xrange(len(hasimoto_gray)):
    for j in xrange(len(hasimoto_gray[0])):
        if hasimoto_gray[i][j] >= 192:
            hasimoto_gray[i][j] = 192
        elif hasimoto_gray[i][j] >= 128:
            hasimoto_gray[i][j] = 128
        elif hasimoto_gray[i][j] >= 64:
            hasimoto_gray[i][j] = 64
        else:
            hasimoto_gray[i][j] = 0
 
horikita_hasimoto = horikita_gray / 2 + hasimoto_gray / 2

for i in xrange(len(horikita_hasimoto)):
    for j in xrange(len(horikita_hasimoto[0])):
        if horikita_hasimoto[i][j] >= 192:
            horikita_hasimoto[i][j] = 192
        elif horikita_hasimoto[i][j] >= 128:
            horikita_hasimoto[i][j] = 128
        elif horikita_hasimoto[i][j] >= 64:
            horikita_hasimoto[i][j] = 64
        else:
            horikita_hasimoto[i][j] = 0

#Bild speichern
new_image_path = current_dir + '\\horikita_hasimoto.jpg'
cv2.imwrite(new_image_path, horikita_hasimoto)

new_image_path = current_dir + '\\horikita.jpg'
cv2.imwrite(new_image_path, horikita_gray)

new_image_path = current_dir + '\\hasimoto.jpg'
cv2.imwrite(new_image_path, hasimoto_gray)

【Ergebnis】

Bild des Addierens und Dividierens durch 2

[Eindruck]

Ich habe es zuerst in Farbe versucht, aber es stellte sich als gruselig heraus. Ich finde es jedoch nicht schön, auch nicht in Schwarz und Weiß ... (; 1_1) Es wird wahrscheinlich viele Verbesserungen geben.