Как я могу дозировать урожай в зависимости от местоположения лица?


13

У меня 12 000 фотографий с мероприятия, где на каждой фотографии только один человек. Мне нужно обрезать эти фотографии, чтобы применить правило третей. Идея сделать все это по отдельности устрашает, и я не могу просто взять 10% с верха, так как каждая фотография немного отличается.

Есть ли способ для меня автоматически обрезать все эти фотографии в зависимости от положения человека?


2
Это должно быть с фотошопом? Может быть, вы справитесь с Mathematica или скриптом на python, если вы разбираетесь в программировании. Если возможно, добавьте две картинки, чтобы проиллюстрировать проблему / контрастность и т. Д.
Понял

Если вы знакомы с ImageMagick, это должно сделать то, что вы ищете. stackoverflow.com/questions/4813608/…
Нехал Даттани

Я попробовал нечто подобное, используя OpenCV и python. Я могу поставить свой сценарий в ответ, если вы согласны с этим направлением.
agtoever

Это не обязательно должен быть фотошоп, я попробую эти решения!
гражданин

Ответы:


15

Вот решение с использованием pythonи opencv:

Это обрезает все лица, которые он находит на фотографиях jpeg, в любой папке, в которой вы его запускаете, с отступом, указанным left, right, top, bottomпеременными:

import cv2
import sys
import glob 

cascPath = "haarcascade_frontalface_default.xml"

# Create the haar cascade
faceCascade = cv2.CascadeClassifier(cascPath)

files=glob.glob("*.jpg")   
for file in files:

    # Read the image
    image = cv2.imread(file)
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # Detect faces in the image
    faces = faceCascade.detectMultiScale(
        gray,
        scaleFactor=1.1,
        minNeighbors=5,
        minSize=(30, 30),
        flags = cv2.cv.CV_HAAR_SCALE_IMAGE
    )

    print "Found {0} faces!".format(len(faces))

    # Crop Padding
    left = 10
    right = 10
    top = 10
    bottom = 10

    # Draw a rectangle around the faces
    for (x, y, w, h) in faces:
        print x, y, w, h

        # Dubugging boxes
        # cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)


    image  = image[y-top:y+h+bottom, x-left:x+w+right]

    print "cropped_{1}{0}".format(str(file),str(x))
    cv2.imwrite("cropped_{1}_{0}".format(str(file),str(x)), image)

Использовать

Чтобы использовать вышеуказанный скрипт, который вам нужен pythonи opencvустановлен (просто Google, как установить opencvдля вашей платформы).

Затем сохраните приведенный выше код в виде .pyфайла "autocrop.py"или чего-то еще. Затем загрузите и сохраните этот файл и поместите его в тот же каталог, что и ваши изображения.

Сценарий должен найти все .jpgфайлы в папке и обрезать их в соответствии с настройками заполнения, заданными в коде Python.

Пример:

С вышеприведенным кодом, установленным на 10 пикселей, чтобы быть драматичным, вот источник и результат:

введите описание изображения здесь

Результат:

введите описание изображения здесь

Вот урок, который я бесстыдно адаптировал:

https://realpython.com/blog/python/face-recognition-with-python/

Этот урок гораздо лучше объясняет все, чем я. По сути, я просто взял этот код и добавил немного для пакетной обработки (вместо ввода имен файлов), а затем велел обрезать и сохранять вместо рисования прямоугольника и отображения изображения.


1
Для python3: 1. pip install opencv-python, 2. Обновите все printоператоры, чтобы использовать скобки, 3. Измените cv2.cv.CV_HAAR_SCALE_IMAGEна cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE(источник: stackoverflow.com/a/36243142/2125392 )
CivFan

3

Отказ от ответственности: я разработчик этого инструмента.

Вы можете использовать Face Crop Jet для обнаружения и обрезки лиц на фотографиях в Bulk. Поддерживаются изображения любого формата или размера. Лица будут обнаруживаться и обрезаться автоматически (не только лицо, изображение профиля для удостоверений личности).

Программное обеспечение можно загрузить с http://www.facecropjet.com

введите описание изображения здесь

Используя наш сайт, вы подтверждаете, что прочитали и поняли нашу Политику в отношении файлов cookie и Политику конфиденциальности.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.