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python - 在opencv python中创建一个掩码并删除内部轮廓

问题描述

这是我从代码中得到的结果： 在此处输入图像描述

正如我在代码中显示的那样，我已经使用轮廓在我的脸上制作了这个面具。
该项目的最终结果是删除人脸并显示背景我尚未定义的背景。
我的问题是：有没有办法用这个计数器制作一个面具，所以我可以使用这样的东西cv2.imshow('My Image',cmb(foreground,background,mask))来显示背景面具下的前景？（这里的问题是我必须将掩码作为这种形式的视频，但我希望它是实时的）
或者可能是另一种方式，我可以以某种方式删除我的计数器中（或下方）的帧像素吗？
这是我的代码：

from imutils.video import VideoStream
from imutils import face_utils
import datetime
import argparse
import imutils
import time
import dlib
import cv2
import numpy as np

# path to facial landmark predictor
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-p", "--shape-predictor", required=True)

print("[INFO] loading facial landmark predictor...")
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor(args["shape_predictor"])

# grab the indexes of the facial landmarks
(lebStart, lebEnd) = face_utils.FACIAL_LANDMARKS_IDXS["left_eyebrow"]
(rebStart, rebEnd) = face_utils.FACIAL_LANDMARKS_IDXS["right_eyebrow"]
(jawStart, jawEnd) = face_utils.FACIAL_LANDMARKS_IDXS["jaw"]

# initialize the video stream and allow the cammera sensor to warmup
print("[INFO] camera sensor warming up...")
vs = VideoStream(usePiCamera=args["picamera"] > 0).start()
time.sleep(2.0)

# loop over the frames from the video stream
while True:
    # grab the frame from the threaded video stream, resize it to
    # have a maximum width of 400 pixels, and convert it to
    # grayscale
    frame = vs.read()
    frame = imutils.resize(frame, width=400)
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # detect faces in the grayscale frame
    rects = detector(gray, 0)

    # loop over the face detections
    for rect in rects:
        shape = predictor(gray, rect)
        shape = face_utils.shape_to_np(shape)

        # extract the face coordinates, then use the
        faceline = shape[jawStart:lebEnd]

        # compute the convex hull for face, then
        # visualize each of the face
        facelineHull = cv2.convexHull(faceline)

        mask = np.zeros(frame.shape,dtype='uint8')
        cv2.drawContours(frame, [facelineHull], -1, (0, 0, 0),thickness=cv2.FILLED)
        cv2.drawContours(frame, [facelineHull], -1, (0, 255, 0))

    # show the frame
    cv2.imshow("Frame", frame)
    # cv2.imshow("Frame", mask)
    key = cv2.waitKey(1) & 0xFF

    # if the `q` key was pressed, break from the loop
    if key == ord("q"):
        break


# do a bit of cleanup
cv2.destroyAllWindows()
vs.stop()

标签： pythonopencvmaskcontour

解决方案

假设您的掩码是二进制掩码，您可以执行以下操作：

def cmb(foreground,background,mask):
    result = background.copy()
    result[mask] = foreground[mask]
    return result

我没有测试这段代码，但我希望这个想法能得到解决。您将蒙版反转为背景，将蒙版单独保留为前景。你把它应用到每一帧，瞧，你有你的蒙版图像。

编辑：根据评论调整代码。当然，这个解决方案比我最初写的要清楚得多。不过，功能保持不变。

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