चेहरों को धुंधला करने के लिए opencv (पायथन) का उपयोग कैसे करें?

Question

मैं जानना चाहता हूं कि चेहरे को धुंधला करने का एक तरीका है जिसे स्वचालित रूप से हार्कास्केड चेहरे वर्गीकरण द्वारा पहचाना गया है।

नीचे दिए गए कोड का उपयोग करके, मैं चेहरे का पता लगाने, इस चेहरे के चारों ओर छवि को फसल करने या उस पर एक आयत खींचने में सक्षम हूं।

image = cv2.imread(imagepath) 

# Specify the trained cascade classifier 
face_cascade_name = "./haarcascade_frontalface_alt.xml" 

# Create a cascade classifier 
face_cascade = cv2.CascadeClassifier() 

# Load the specified classifier 
face_cascade.load(face_cascade_name) 

#Preprocess the image 
grayimg = cv2.cvtColor(image, cv2.cv.CV_BGR2GRAY) 
grayimg = cv2.equalizeHist(grayimg) 

#Run the classifiers 
faces = face_cascade.detectMultiScale(grayimg, 1.1, 2, 0|cv2.cv.CV_HAAR_SCALE_IMAGE, (30, 30)) 

print "Faces detected" 

if len(faces) != 0:   # If there are faces in the images 
    for f in faces:   # For each face in the image 

     # Get the origin co-ordinates and the length and width till where the face extends 
     x, y, w, h = [ v for v in f ] 

     # Draw rectangles around all the faces 
     cv2.rectangle(image, (x,y), (x+w,y+h), (255,255,255)) 
     sub_face = image[y:y+h, x:x+w] 
     for i in xrange(1,31,2): 
      cv2.blur(sub_face, (i,i)) 
     face_file_name = "./face_" + str(y) + ".jpg" 
     cv2.imwrite(face_file_name, sub_face) 

लेकिन मैं लोगों के चेहरे को धुंधला करना चाहता हूं ताकि उन्हें पहचाना जा सके।

क्या आपके पास ऐसा करने का विचार है?

आपकी मदद के लिए धन्यवाद

अरनॉड

Answer 1

मैं अंत में मैं क्या चाहते करने के लिए सफल रहा। ऐसा करने के लिए हैमर ने सुझाव दिया है कि एक gaussianblur लागू करें। कोड है:

image = cv2.imread(imagepath) 
result_image = image.copy() 

# Specify the trained cascade classifier 
face_cascade_name = "./haarcascade_frontalface_alt.xml" 

# Create a cascade classifier 
face_cascade = cv2.CascadeClassifier() 

# Load the specified classifier 
face_cascade.load(face_cascade_name) 

#Preprocess the image 
grayimg = cv2.cvtColor(image, cv2.cv.CV_BGR2GRAY) 
grayimg = cv2.equalizeHist(grayimg) 

#Run the classifiers 
faces = face_cascade.detectMultiScale(grayimg, 1.1, 2, 0|cv2.cv.CV_HAAR_SCALE_IMAGE, (30, 30)) 

print "Faces detected" 

if len(faces) != 0:   # If there are faces in the images 
    for f in faces:   # For each face in the image 

     # Get the origin co-ordinates and the length and width till where the face extends 
     x, y, w, h = [ v for v in f ] 

     # get the rectangle img around all the faces 
     cv2.rectangle(image, (x,y), (x+w,y+h), (255,255,0), 5) 
     sub_face = image[y:y+h, x:x+w] 
     # apply a gaussian blur on this new recangle image 
     sub_face = cv2.GaussianBlur(sub_face,(23, 23), 30) 
     # merge this blurry rectangle to our final image 
     result_image[y:y+sub_face.shape[0], x:x+sub_face.shape[1]] = sub_face 
     face_file_name = "./face_" + str(y) + ".jpg" 
     cv2.imwrite(face_file_name, sub_face) 

# cv2.imshow("Detected face", result_image) 
cv2.imwrite("./result.png", result_image) 

अरनॉड