Python实现人脸识别并进行视频跟踪打码

目录

• 前言
• 准备工作
• 代码实战
• 效果展示

前言

事情是这样的，昨天去表弟家，用了下他的电脑，不小心点到了他硬盘里隐藏的秘密，本来我只需要用几分钟电脑的，害得我硬是在电脑旁坐了几个小时~

还好他爸妈不在家，不然表弟又要被打一顿！

为了防止表弟的秘密被发现，从而被赏赐一顿男女混合双打，于是我用python把他所有的视频都给打上了万恶的马赛克。

我想，表弟肯定会感谢我的！

准备工作

话不多少，我们直接开始操作！

首先需要一些素材，大家可以自己准备

这个是要用的工具

代码实战

使用的模块

import cv2
import face_recognition
import matplotlib.pyplot as plt
# %matplotlib inline # 在 jupyter 中使用的时候，去掉注释
import ffmpy3
import subprocess
import os
from PIL import Image

将视频转为音频

def video2mp3(file_name):
    outfile_name = file_name.split('.')[0] + '.mp3'
    cmd = 'ffmpeg -i ' + file_name + ' -f mp3 ' + outfile_name
    print(cmd)
    subprocess.call(cmd, shell=True)

视频添加音频

def video_add_androidmp3(file_name, mp3_file):
    outfile_name = file_name.split('.')[0] + '-f.mp4'
    subprocess.call('ffmpeg -i ' + file_name
                    + ' -i ' + mp3_file + ' -strict -2 -f mp4 '
                    + outfile_name, shell=True)

主要代码

def mask_video(input_video, output_video, mask_path='mask.jpg'):
    # 打码图片
    # 完整源码、视频讲解
    # Python学习交流群：708525271
    # 直接加它领取
    mask = cv2.imread(开发者_JAV培训mask_path)
    # 读取视频
    cap = cv2.VideoCapture(input_video)
    # 读取视频参数,fps、width、heigth
    CV_CAP_PROP_FPS = 5
    CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH = 3
    CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT = 4
    v_fps = cap.get(CV_CAP_PROP_FPS)
    v_width = cap.get(CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH)
    v_height = cap.get(CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)
    # 设置写视频参数，格式为 mp4
    size = (int(v_width), int(v_height))
    fourcc = cv2vbcclkohS.VideoWriter_fourcc('m', 'p', '4', 'v')
    out = cv2.VideoWriter(output_video, fourcc, v_fps, size)
 
    # 已知人脸
    known_image = face_recognition.load_image_file("tmr.jpg")
    biden_encoding = face_recognition.face_encodings(known_image)[0]
    # 读取视频
    cap = cv2.VideoCapture(input_video)
    while (cap.isOpened()):
        ret, frame = cap.read()
   编程     if ret:
            # 检测人脸
            face_locations = face_recognition.face_locations(frame)
            # print(face_locations)
            # 检测每一个人脸
    编程客栈        for (top_right_y, top_right_x, left_bottom_y, left_bottom_x) in face_locations:
                unknown_image = frame[top_right_y - 50:left_bottom_y + 50, left_bottom_x - 50:top_right_x + 50]
                print(face_recognition.face_encodings(unknown_image))
                if face_recognition.face_encodings(unknown_image) != []:
                    unknown_encoding = face_recognition.face_encodings(unknown_image)[0]
 
                    # 对比结果
                    results = face_recognition.compare_faces([biden_encoding], unknown_encoding)
                    # 是仝卓，就将打码贴图。
                    if results[0] == True:
                        mask = cv2.resize(mask, (top_right_x - left_bottom_x, left_bottom_y - jstop_right_y))
                        frame[top_right_y:left_bottom_y, left_bottom_x:top_right_x] = mask
            # 写入视频
            out.write(frame)
        else:
            break

将音频保存为cut.mp3

video2mp3(file_name='cut.mp4')

处理视频，自动打码，输出视频为output.mp4

mask_video(input_video='cut.mp4', output_video='output.mp4')

为 output.mp4 处理好的视频添加声音

video_add_mp3(file_name='output.mp4', mp3_file='cut.mp3')

效果展示

不愿透露姓名的唐先生

到此这篇关于Python实现人脸识别并进行视频跟踪打码的文章就介绍到这了,更多相关Python人脸识别内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！