DDR爱好者之家

python 使用OpenCV进行简单的人像分割与合成
站长资源 2024/11/24 佚名
71 1538
DDR爱好者之家 Design By 杰米

实现思路

通过背景建模的方法，对源图像中的动态人物前景进行分割，再将目标图像作为背景，进行合成操作，获得一个可用的合成影像。

实现步骤如下。

使用BackgroundSubtractorMOG2进行背景分割

BackgroundSubtractorMOG2是一个以高斯混合模型为基础的背景前景分割算法，

混合高斯模型

python 使用OpenCV进行简单的人像分割与合成

分布概率是K个高斯分布的和，每个高斯分布有属于自己的 μμ 和 σσ 参数，以及对应的权重参数，权重值必须为正数，所有权重的和必须等于1，以确保公式给出数值是合理的概率密度值。换句话说如果我们把该公式对应的输入空间合并起来，结果将等于1。

回到原算法，它的一个特点是它为每一个像素选择一个合适数目的高斯分布。基于高斯模型的期望和标准差来判断混合高斯模型模型中的哪个高斯模型更有可能对应这个像素点，如果不符合就会被判定为前景。

使用人像识别填充面部信息

创建级联分类器

face_cascade = cv2.CascadeClassifier()
face_cascade.load(
  '/usr/local/anaconda3/envs/OpenCV/lib/python3.8/site-packages/cv2/data/haarcascade_frontalface_default.xml')

使用OpenCV自带的级联分类器，加载OpenCV的基础人像识别数据。

识别源图像中的人像

faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)

使用形态学填充分割出来的前景

# 形态学开运算去噪点
fgmask = cv2.morphologyEx(fgmask, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
for i in range(15):
  fgmask = cv2.dilate(fgmask, kernel, iterations=1)

通过开操作去掉前景图像数组中的噪点，然后重复进行膨胀，填充前景轮廓。

将人像与目标背景进行合成

def resolve(o_img, mask, faces):
  if len(faces) == 0:
    return
  (x, y, w, h) = faces[0]
  rgb_mask_front = cv2.cvtColor(mask, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
  rgb_mask_front = cv2.bitwise_not(rgb_mask_front)
  cv2.circle(rgb_mask_front, (int(x + w / 2), int(y + h / 2)), int((w + h) / 4), (0, 0, 0), thickness=-1)
  o_img = cv2.subtract(o_img, rgb_mask_front)
  return o_img

将分割出来的部分取反再与源图像进行减操作，相当于用一个Mask从原图中抠出一部分。

再与背景进行加操作

out = resolve(frame, fgmask, faces)
out = cv2.add(out, c_frame)

代码实现

import numpy as np
import cv2
import os

# 经典的测试视频
camera = cv2.VideoCapture('./source/background_test2.avi')
cap = cv2.VideoCapture('./source/camera_test2.avi')
face_cascade = cv2.CascadeClassifier()
face_cascade.load(
   os.getcwd()+'/source/haarcascade_frontalface_default.xml')
# 形态学操作需要使用
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (3, 3))
# 创建混合高斯模型用于背景建模
fgbg = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2(detectShadows=False)


def resolve(o_img, mask, faces):
  if len(faces) == 0:
    return
  (x, y, w, h) = faces[0]
  rgb_mask_front = cv2.cvtColor(mask, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
  rgb_mask_front = cv2.bitwise_not(rgb_mask_front)
  cv2.circle(rgb_mask_front, (int(x + w / 2), int(y + h / 2)), int((w + h) / 4), (0, 0, 0), thickness=-1)
  o_img = cv2.subtract(o_img, rgb_mask_front)
  return o_img


while True:
  ret, frame = cap.read()
  c_ret, c_frame = camera.read()
  gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

  fgmask = fgbg.apply(frame)
  # 形态学开运算去噪点
  fgmask = cv2.morphologyEx(fgmask, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
  gray_camera = cv2.cvtColor(c_frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

  for i in range(15):
    fgmask = cv2.dilate(fgmask, kernel, iterations=1)

  faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
  out = resolve(frame, fgmask, faces)
  out = cv2.add(out, c_frame)
  cv2.imshow('Result', out)
  cv2.imshow('Mask', fgmask)
  k = cv2.waitKey(150) & 0xff
  if k == 27:
    break
out.release()
camera.release()
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

以上就是python 使用OpenCV进行简单的人像分割与合成的详细内容，更多关于python opencv人像分割与合成的资料请关注其它相关文章！

DDR爱好者之家 Design By 杰米
广告合作：本站广告合作请联系QQ：858582 申请时备注：广告合作（否则不回）
免责声明：本站资源来自互联网收集,仅供用于学习和交流,请遵循相关法律法规,本站一切资源不代表本站立场,如有侵权、后门、不妥请联系本站删除！
DDR爱好者之家 Design By 杰米
ddrfans.com DDR爱好者之家
8,675无损音乐
1,324高清电影
213破解软件
70,141收录资讯

《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。

更新日志

友情链接

杰晶网络 DDR爱好者之家 南强小屋 黑松山资源网 白云城资源网
DDR爱好者之家 Design By 杰米