2022-07-21 10:57:52 索煒達電子 1474
文件編號:A112
文件大?。?/strong>73M
開發(fā)環(huán)境:Python3.8、OpenCV4.6、dlib、PyQt5、Pycharm2020
猿創(chuàng)承諾:該項目親測正常運行,需遠程調試部署需另外收費,確保正常使用,不能正常使用全額退款。
簡要概述:該項目能夠從給定的正面照片中,自動識別臉部區(qū)域,并對圖像前景進行提取分割,然后替換背景,并按照證件照的規(guī)格進行規(guī)范化處理。一共由5個模塊組成:
1. 頭部局部照識別與截取模塊設計
利用Vahid Kazemi 和 Josephine Sullivan提出的基于gradient boosting的回歸樹算法檢測面部的68個關鍵點位置.
論文:One Millisecond Face Alignment with an Ensemble of Regression Trees
2. 圖像前景分割
利用opencv中的grabcut方法對人臉周圍區(qū)域進行分割,將人頭和衣服等前景分離出來.
論文:GrabCut” — Interactive Foreground Extraction using Iterated Graph Cuts
3. 證件照規(guī)范化
按照規(guī)格進行圖片處理:分辨率:361×381,分辨率96dpi,位深度24,大小30k左右.
4. 背景替換
根據(jù)圖片的背景顏色特征進行替換背景(藍-紅-白),如藍背景變?yōu)榧t背景:將BGR圖像轉為HSV圖像,藍顏色H通道在78和110之間,然后轉換通道將這些像素替換為(0,0,255)即可。
5. 界面設計
利用pyqt5進行界面設計.
模塊安裝
pip install opencv-python
pip install pyqt5
pip install dlib
shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2下載后放入data目錄中
腳本運行
python head.py
按需寫作:
演示視頻:
點擊查看:系統(tǒng)演示視頻
運行效果:
遠程協(xié)助:
溫馨提示:索煒達.猿創(chuàng)官方提供收費遠程協(xié)助,確保您項目運行成功。
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我們提供完整項目文件清單如下:
文件目錄
├ 1.項目源碼
├ 2.運行截圖
└ 3.演示視頻