Detectar la cara y luego recortar automáticamente las imágenes
Estoy tratando de encontrar una aplicación que pueda detectar caras en mis imágenes, hacer que la cara detectada se centre y recortar 720 x 720 píxeles de la imagen. Es bastante lento y meticuloso editar alrededor de cientos de imágenes que planeo hacer eso.
He intentado hacer esto usando python opencv mencionado aquí pero creo que está desactualizado. También he intentado usando este pero también me está dando un error en mi sistema. También intentó usar el complemento de detección de rostros para GIMP, pero es diseñado para GIMP 2.6, pero estoy usando 2.8 de forma regular. También traté de hacer lo que se publicó en ultrahigh blog, pero es muy anticuado (ya que estoy usando un derivado preciso de Ubuntu, mientras que el blogpost se hizo camino de vuelta cuando todavía era Resistente). También intentó usar Phatch, pero no hay detección de rostros, por lo que algunas imágenes recortadas tienen su cara cortada.
He intentado todo lo anterior y desperdicié medio día tratando de hacer que cualquiera de los anteriores haga lo que necesitaba hacer.
Chicos tienen sugerencia para lograr un objetivo de alrededor de 800 fotos que tengo.
Mi sistema operativo es Linux Mint 13 MATE.
Nota: Iba a añadir 2 enlaces más, pero stackexchange me impidió publicar dos enlaces más, ya que no tengo mucha reputación todavía.
8 answers
He logrado agarrar bits de código de varias fuentes y unir esto. Todavía es un trabajo en progreso. Además, ¿tienes alguna imagen de ejemplo?
'''
Sources:
http://pythonpath.wordpress.com/2012/05/08/pil-to-opencv-image/
http://www.lucaamore.com/?p=638
'''
#Python 2.7.2
#Opencv 2.4.2
#PIL 1.1.7
import cv
import Image
def DetectFace(image, faceCascade):
#modified from: http://www.lucaamore.com/?p=638
min_size = (20,20)
image_scale = 1
haar_scale = 1.1
min_neighbors = 3
haar_flags = 0
# Allocate the temporary images
smallImage = cv.CreateImage(
(
cv.Round(image.width / image_scale),
cv.Round(image.height / image_scale)
), 8 ,1)
# Scale input image for faster processing
cv.Resize(image, smallImage, cv.CV_INTER_LINEAR)
# Equalize the histogram
cv.EqualizeHist(smallImage, smallImage)
# Detect the faces
faces = cv.HaarDetectObjects(
smallImage, faceCascade, cv.CreateMemStorage(0),
haar_scale, min_neighbors, haar_flags, min_size
)
# If faces are found
if faces:
for ((x, y, w, h), n) in faces:
# the input to cv.HaarDetectObjects was resized, so scale the
# bounding box of each face and convert it to two CvPoints
pt1 = (int(x * image_scale), int(y * image_scale))
pt2 = (int((x + w) * image_scale), int((y + h) * image_scale))
cv.Rectangle(image, pt1, pt2, cv.RGB(255, 0, 0), 5, 8, 0)
return image
def pil2cvGrey(pil_im):
#from: http://pythonpath.wordpress.com/2012/05/08/pil-to-opencv-image/
pil_im = pil_im.convert('L')
cv_im = cv.CreateImageHeader(pil_im.size, cv.IPL_DEPTH_8U, 1)
cv.SetData(cv_im, pil_im.tostring(), pil_im.size[0] )
return cv_im
def cv2pil(cv_im):
return Image.fromstring("L", cv.GetSize(cv_im), cv_im.tostring())
pil_im=Image.open('testPics/faces.jpg')
cv_im=pil2cv(pil_im)
#the haarcascade files tells opencv what to look for.
faceCascade = cv.Load('C:/Python27/Lib/site-packages/opencv/haarcascade_frontalface_default.xml')
face=DetectFace(cv_im,faceCascade)
img=cv2pil(face)
img.show()
Pruebas en la primera página de Google (Googled "caras"):
Update
Este código debería hacer exactamente lo que quieres. Avísame si tienes preguntas. Intenté incluir muchos comentarios en el código:
'''
Sources:
http://opencv.willowgarage.com/documentation/python/cookbook.html
http://www.lucaamore.com/?p=638
'''
#Python 2.7.2
#Opencv 2.4.2
#PIL 1.1.7
import cv #Opencv
import Image #Image from PIL
import glob
import os
def DetectFace(image, faceCascade, returnImage=False):
# This function takes a grey scale cv image and finds
# the patterns defined in the haarcascade function
# modified from: http://www.lucaamore.com/?p=638
#variables
min_size = (20,20)
haar_scale = 1.1
min_neighbors = 3
haar_flags = 0
# Equalize the histogram
cv.EqualizeHist(image, image)
# Detect the faces
faces = cv.HaarDetectObjects(
image, faceCascade, cv.CreateMemStorage(0),
haar_scale, min_neighbors, haar_flags, min_size
)
# If faces are found
if faces and returnImage:
for ((x, y, w, h), n) in faces:
# Convert bounding box to two CvPoints
pt1 = (int(x), int(y))
pt2 = (int(x + w), int(y + h))
cv.Rectangle(image, pt1, pt2, cv.RGB(255, 0, 0), 5, 8, 0)
if returnImage:
return image
else:
return faces
def pil2cvGrey(pil_im):
# Convert a PIL image to a greyscale cv image
# from: http://pythonpath.wordpress.com/2012/05/08/pil-to-opencv-image/
pil_im = pil_im.convert('L')
cv_im = cv.CreateImageHeader(pil_im.size, cv.IPL_DEPTH_8U, 1)
cv.SetData(cv_im, pil_im.tostring(), pil_im.size[0] )
return cv_im
def cv2pil(cv_im):
# Convert the cv image to a PIL image
return Image.fromstring("L", cv.GetSize(cv_im), cv_im.tostring())
def imgCrop(image, cropBox, boxScale=1):
# Crop a PIL image with the provided box [x(left), y(upper), w(width), h(height)]
# Calculate scale factors
xDelta=max(cropBox[2]*(boxScale-1),0)
yDelta=max(cropBox[3]*(boxScale-1),0)
# Convert cv box to PIL box [left, upper, right, lower]
PIL_box=[cropBox[0]-xDelta, cropBox[1]-yDelta, cropBox[0]+cropBox[2]+xDelta, cropBox[1]+cropBox[3]+yDelta]
return image.crop(PIL_box)
def faceCrop(imagePattern,boxScale=1):
# Select one of the haarcascade files:
# haarcascade_frontalface_alt.xml <-- Best one?
# haarcascade_frontalface_alt2.xml
# haarcascade_frontalface_alt_tree.xml
# haarcascade_frontalface_default.xml
# haarcascade_profileface.xml
faceCascade = cv.Load('haarcascade_frontalface_alt.xml')
imgList=glob.glob(imagePattern)
if len(imgList)<=0:
print 'No Images Found'
return
for img in imgList:
pil_im=Image.open(img)
cv_im=pil2cvGrey(pil_im)
faces=DetectFace(cv_im,faceCascade)
if faces:
n=1
for face in faces:
croppedImage=imgCrop(pil_im, face[0],boxScale=boxScale)
fname,ext=os.path.splitext(img)
croppedImage.save(fname+'_crop'+str(n)+ext)
n+=1
else:
print 'No faces found:', img
def test(imageFilePath):
pil_im=Image.open(imageFilePath)
cv_im=pil2cvGrey(pil_im)
# Select one of the haarcascade files:
# haarcascade_frontalface_alt.xml <-- Best one?
# haarcascade_frontalface_alt2.xml
# haarcascade_frontalface_alt_tree.xml
# haarcascade_frontalface_default.xml
# haarcascade_profileface.xml
faceCascade = cv.Load('haarcascade_frontalface_alt.xml')
face_im=DetectFace(cv_im,faceCascade, returnImage=True)
img=cv2pil(face_im)
img.show()
img.save('test.png')
# Test the algorithm on an image
#test('testPics/faces.jpg')
# Crop all jpegs in a folder. Note: the code uses glob which follows unix shell rules.
# Use the boxScale to scale the cropping area. 1=opencv box, 2=2x the width and height
faceCrop('testPics/*.jpg',boxScale=1)
Usando la imagen de arriba, este código extrae 52 de las 59 caras, producir archivos recortados como:
Warning: date(): Invalid date.timezone value 'Europe/Kyiv', we selected the timezone 'UTC' for now. in /var/www/agent_stack/data/www/ajaxhispano.com/template/agent.layouts/content.php on line 61
2012-11-10 04:43:32
Facedetect
Https://github.com/wavexx/facedetect es un buen wrapper de Python OpenCV CLI, y he acaba de agregar ese ejemplo a su README usando ImageMagick:
for file in path/to/pictures/*.jpg; do
name=$(basename "$file")
i=0
facedetect "$file" | while read x y w h; do
convert "$file" -crop ${w}x${h}+${x}+${y} "path/to/faces/${name%.*}_${i}.${name##*.}"
i=$(($i+1))
done
done
Probado en Ubuntu 16.04 con (sin etiqueta) fotos de perfil de Facebook, véase:
Warning: date(): Invalid date.timezone value 'Europe/Kyiv', we selected the timezone 'UTC' for now. in /var/www/agent_stack/data/www/ajaxhispano.com/template/agent.layouts/content.php on line 61
2017-05-04 19:12:16
Otra opción disponible es dlib, que se basa en enfoques de aprendizaje automático.
import dlib
import Image
from skimage import io
import matplotlib.pyplot as plt
def detect_faces(image):
# Create a face detector
face_detector = dlib.get_frontal_face_detector()
# Run detector and get bounding boxes of the faces on image.
detected_faces = face_detector(image, 1)
face_frames = [(x.left(), x.top(),
x.right(), x.bottom()) for x in detected_faces]
return face_frames
# Load image
img_path = 'test.jpg'
image = io.imread(img_path)
# Detect faces
detected_faces = detect_faces(image)
# Crop faces and plot
for n, face_rect in enumerate(detected_faces):
face = Image.fromarray(image).crop(face_rect)
plt.subplot(1, len(detected_faces), n+1)
plt.axis('off')
plt.imshow(face)
Warning: date(): Invalid date.timezone value 'Europe/Kyiv', we selected the timezone 'UTC' for now. in /var/www/agent_stack/data/www/ajaxhispano.com/template/agent.layouts/content.php on line 61
2018-05-21 19:40:32
Esto suena como que podría ser una mejor pregunta para uno de los intercambios más centrados en la tecnología (informática).
Dicho esto, ¿has mirado en algo como esto script de detección de rostros jquery? No se lo inteligente que eres, pero es una opción que es independiente del sistema operativo.
Esta solución también parece prometedora, pero requeriría Windows.
Warning: date(): Invalid date.timezone value 'Europe/Kyiv', we selected the timezone 'UTC' for now. in /var/www/agent_stack/data/www/ajaxhispano.com/template/agent.layouts/content.php on line 61
2012-11-02 02:10:40
Los códigos anteriores funcionan, pero esta es una implementación reciente utilizando OpenCV No pude ejecutar lo anterior por la última y encontré algo que funciona (desde varios lugares)
import cv2
import os
def facecrop(image):
facedata = "haarcascade_frontalface_alt.xml"
cascade = cv2.CascadeClassifier(facedata)
img = cv2.imread(image)
minisize = (img.shape[1],img.shape[0])
miniframe = cv2.resize(img, minisize)
faces = cascade.detectMultiScale(miniframe)
for f in faces:
x, y, w, h = [ v for v in f ]
cv2.rectangle(img, (x,y), (x+w,y+h), (255,255,255))
sub_face = img[y:y+h, x:x+w]
fname, ext = os.path.splitext(image)
cv2.imwrite(fname+"_cropped_"+ext, sub_face)
return
facecrop("1.jpg")
Warning: date(): Invalid date.timezone value 'Europe/Kyiv', we selected the timezone 'UTC' for now. in /var/www/agent_stack/data/www/ajaxhispano.com/template/agent.layouts/content.php on line 61
2017-10-07 06:50:52
Usé este comando de shell:
for f in *.jpg;do PYTHONPATH=/usr/local/lib/python2.7/site-packages python -c 'import cv2;import sys;rects=cv2.CascadeClassifier("/usr/local/opt/opencv/share/OpenCV/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml").detectMultiScale(cv2.cvtColor(cv2.imread(sys.argv[1]),cv2.COLOR_BGR2GRAY),1.3,5);print("\n".join([" ".join([str(item) for item in row])for row in rects]))' $f|while read x y w h;do convert $f -gravity NorthWest -crop ${w}x$h+$x+$y ${f%jpg}-$x-$y.png;done;done
Puede instalar opencv
y imagemagick
en OS X con brew install opencv imagemagick
.
Warning: date(): Invalid date.timezone value 'Europe/Kyiv', we selected the timezone 'UTC' for now. in /var/www/agent_stack/data/www/ajaxhispano.com/template/agent.layouts/content.php on line 61
2015-02-07 17:31:55
Autocrop funcionó bastante bien para mí.
Es tan fácil como autocrop -i pics -o crop -w 400 -H 400
.
Puede obtener el uso en su archivo readme.
usage: [-h] [-o OUTPUT] [-i INPUT] [-w WIDTH] [-H HEIGHT] [-v]
Automatically crops faces from batches of pictures
optional arguments:
-h, --help Show this help message and exit
-o, --output, -p, --path
Folder where cropped images will be placed.
Default: current working directory
-i, --input
Folder where images to crop are located.
Default: current working directory
-w, --width
Width of cropped files in px. Default=500
-H, --height
Height of cropped files in px. Default=500
-v, --version Show program's version number and exit
Warning: date(): Invalid date.timezone value 'Europe/Kyiv', we selected the timezone 'UTC' for now. in /var/www/agent_stack/data/www/ajaxhispano.com/template/agent.layouts/content.php on line 61
2018-06-17 20:11:28
Creo que la mejor opción es Google Vision API. Se actualiza, utiliza aprendizaje automático y mejora con el tiempo.
Puede consultar la documentación para ver ejemplos: https://cloud.google.com/vision/docs/other-features
Warning: date(): Invalid date.timezone value 'Europe/Kyiv', we selected the timezone 'UTC' for now. in /var/www/agent_stack/data/www/ajaxhispano.com/template/agent.layouts/content.php on line 61
2017-06-29 20:09:10