文件編號(hào)：A112

文件大小：73M

開發(fā)環(huán)境：Python3.8、OpenCV4.6、dlib、PyQt5、Pycharm2020

猿創(chuàng)承諾：該項(xiàng)目親測正常運(yùn)行，需遠(yuǎn)程調(diào)試部署需另外收費(fèi)，確保正常使用，不能正常使用全額退款。

簡要概述：該項(xiàng)目能夠從給定的正面照片中，自動(dòng)識(shí)別臉部區(qū)域，并對(duì)圖像前景進(jìn)行提取分割，然后替換背景，并按照證件照的規(guī)格進(jìn)行規(guī)范化處理。一共由5個(gè)模塊組成：

1. 頭部局部照識(shí)別與截取模塊設(shè)計(jì)

利用Vahid Kazemi 和 Josephine Sullivan提出的基于gradient boosting的回歸樹算法檢測面部的68個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)位置.

論文:One Millisecond Face Alignment with an Ensemble of Regression Trees

2. 圖像前景分割

利用opencv中的grabcut方法對(duì)人臉周圍區(qū)域進(jìn)行分割，將人頭和衣服等前景分離出來.

論文:GrabCut” — Interactive Foreground Extraction using Iterated Graph Cuts

3. 證件照規(guī)范化

按照規(guī)格進(jìn)行圖片處理:分辨率：361×381，分辨率96dpi，位深度24，大小30k左右.

4. 背景替換

根據(jù)圖片的背景顏色特征進(jìn)行替換背景（藍(lán)-紅-白），如藍(lán)背景變?yōu)榧t背景：將BGR圖像轉(zhuǎn)為HSV圖像，藍(lán)顏色H通道在78和110之間，然后轉(zhuǎn)換通道將這些像素替換為(0，0，255)即可。

5. 界面設(shè)計(jì)

利用pyqt5進(jìn)行界面設(shè)計(jì).

模塊安裝

  pip install opencv-python 

  pip install pyqt5 

  pip install dlib 

shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2下載后放入data目錄中

腳本運(yùn)行

python head.py

按需寫作：

演示視頻：

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運(yùn)行效果：

遠(yuǎn)程協(xié)助：

溫馨提示：索煒達(dá).猿創(chuàng)官方提供收費(fèi)遠(yuǎn)程協(xié)助，確保您項(xiàng)目運(yùn)行成功。

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我們提供完整項(xiàng)目文件清單如下：

文件目錄

 ├ 1.項(xiàng)目源碼

 ├ 2.運(yùn)行截圖

 └ 3.演示視頻