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利用Python+opencv实现从摄像头捕获图像，识别其中的人眼/人脸，并打上马赛克。
系统环境：Windows 7 + Python 3.6.3 + opencv 3.4.2
一、系统、资源准备
要想达成该目标，需要满足一下几个条件：
- 找一台带有摄像头的电脑，一般笔记本即可；
- 需配有Python3，并安装NumPy包、opencv；
- 需要有已经训练好的分类器，用于识别视频中的人脸、人眼等，如无分类器，可以点击这里下载：haarcascades分类器
二、动手做
1、导入相关包、设置视频格式、调用摄像头、指定分类器
import numpy as np
import cv2
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc("D", "I", "B", " ")
out = cv2.VideoWriter('frame_mosic.MP4',fourcc, 20.0, (640,480))
cv2.namedWindow("CaptureFace")
#调用摄像头
cap=cv2.VideoCapture(0)
#人眼识别器分类器
classfier=cv2.CascadeClassifier("../haarcascades/haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml")
2、逐帧调用图像，并实时处理
从摄像头读取一帧图像后，先转化为灰度图像，然后利用指定的分类器识别出我们需要的内容，接着对该部分内容利用高斯噪声进行覆盖，以达成马赛克的目的。
代码如下：
while cap.isOpened():
read,frame=cap.read()
if not read:
break
#灰度转换
grey=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#人脸检测
Rects = classfier.detectMultiScale(grey, scaleFactor = 1.2, minNeighbors = 3, minSize = (32, 32))
if len(Rects) > 0:
for Rect in Rects:
x, y, w, h = Rect
# 打码：使用高斯噪声替换识别出来的人眼所对应的像素值
frame[y+10:y+h-10,x:x+w,0]=np.random.normal(size=(h-20,w))
frame[y+10:y+h-10,x:x+w,1]=np.random.normal(size=(h-20,w))
frame[y+10:y+h-10,x:x+w,2]=np.random.normal(size=(h-20,w))
cv2.imshow("CaptureFace",frame)
if cv2.waitKey(5)&0xFF==ord('q'):
break
# 保存视频
out.write(frame)
#释放相关资源
cap.release()
out.release()
cv2.destroyAllWindows()
3、观察效果
代码调用摄像头并在窗口进行了显示，可以实时观察到图像处理的效果，如图：
并将结果保存为视频，方便随时查看：
完整代码如下：
# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import cv2
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc("D", "I", "B", " ")
out = cv2.VideoWriter('frame_mosic.MP4',fourcc, 20.0, (640,480))
cv2.namedWindow("CaptureFace")
#调用摄像头
cap=cv2.VideoCapture(0)
#人眼识别器分类器
classfier=cv2.CascadeClassifier("../haarcascades/haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml")
while cap.isOpened():
read,frame=cap.read()
if not read:
break
#灰度转换
grey=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#人脸检测
Rects = classfier.detectMultiScale(grey, scaleFactor = 1.2, minNeighbors = 3, minSize = (32, 32))
if len(Rects) > 0:
for Rect in Rects:
x, y, w, h = Rect
# 打码：使用高斯噪声替换识别出来的人眼所对应的像素值
frame[y+10:y+h-10,x:x+w,0]=np.random.normal(size=(h-20,w))
frame[y+10:y+h-10,x:x+w,1]=np.random.normal(size=(h-20,w))
frame[y+10:y+h-10,x:x+w,2]=np.random.normal(size=(h-20,w))
cv2.imshow("CaptureFace",frame)
if cv2.waitKey(5)&0xFF==ord('q'):
break
# 保存视频
out.write(frame)
#释放相关资源
cap.release()
out.release()
cv2.destroyAllWindows()
利用opencv提供Python接口，可以很方便的进行图像、视频处理方面的学习研究，实在是很方便。这里把近期所学做个简单应用，后续再学习更深入的知识。
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。
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暂无Python opencv实现人眼/人脸识别以及实时打码处理的评论...
苹果官宣WWDC 2024！预计会有大批AI功能 - 2024/12/28
3月27日消息，苹果宣布2024年全球开发者大会（WWDC）将于6月10日至6月14日举行，巧合的是，这次大会与端午假期重合。
苹果官方表示：
在线参加 Apple 每年规模最大的开发者盛会。亲眼见证 Apple 最新平台、技术和工具的发布。了解如何创建和改进你的 App 和游戏。与 Apple 设计师和工程师互动交流，与全球开发者社区建立联系。以上活动均免费在线举行。
探索各种新的工具、框架和功能，助力你打造出理想的 App 和游戏。通过视频讲座学习新技能，与 Apple 专家进行一对一会面，以推进你的项目，完善你的构思。
Swift Student Challenge 旨在支持和鼓舞下一代开发者、创作者和企业家。太平洋时间 3 月 28 日，我们将公布今年的获奖者名单。获奖者将有资格参加在 Apple Park 举办的特别活动。我们还会选出 50 名杰出获胜者，他们将受邀前往库比提诺，获得为期三天的非凡体验，包括参加 Apple Park 的特别活动。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。