如何在带有圆形边框的 opencv 中模糊人脸 - Python？

Question

我在 OpenCV 中把人脸模糊成这样：

我使用了这个代码：

face = cv2.medianBlur(face, 100) 
img[top:bottom,left:right] = face

但是我想把脸边框做成这样圆润的（不需要完美）

Answer 1

您可以模糊整个图像，然后使用您喜欢的任何蒙版将结果复制到源。

Answer 2

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

img = cv2.imread('image.jpg')
h, w, c = img.shape

plt.imshow(img)
plt.show()

c_mask = np.zeros((h,w), np.uint8)
cv2.circle(c_mask,(w//2,h//2),100,1,thickness=-1)

mask = cv2.bitwise_and(img, img, mask=c_mask)

plt.imshow(mask)
plt.show()

img_mask = img - mask

plt.imshow(img_mask)
plt.show()

blur = cv2.blur(img,(17, 17))


plt.imshow(blur)
plt.show()

mask2 = cv2.bitwise_and(blur, blur, mask=c_mask) # mask

plt.imshow(mask2)
plt.show()

final_img = img_mask + mask2

print(np.max(final_img))

plt.imshow(final_img)
plt.show()

Answer 3

首先，创建一个遮罩图像。为此，请在黑色图像上的面部位置绘制一个白色圆圈。

其次，对整个图像进行模糊处理。

第三，仅在您的蒙版 > 0 的地方将模糊内容复制到原始图像。

p1 = (65, 65)
w, h = 100, 100
p2 = (p1[0] + w, p1[1] + h)


circle_center = ((p1[0] + p2[0])// 2, (p1[1] + p2[1]) // 2)
circle_radius = int(math.sqrt(w * w + h * h) // 2)
mask_img = np.zeros(img.shape, dtype='uint8')
cv2.circle(mask_img, circle_center, circle_radius, (255, 255, 255), -1)

img_all_blurred = cv2.medianBlur(img, 99)
img_face_blurred = np.where(mask_img > 0, img_all_blurred, img)

输出：

如何在带有圆形边框的 opencv 中模糊人脸 - Python？

How to blur a face in opencv with round borders - Python?

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