在一些场合公开他人的照片严格来说是触犯了他人肖像权的，然而有的时候我们需要公开图片，而图片上有一些其他人却无意之间也被公开了。为了避免这种现象，我们学习利用face-recognition和高斯模糊为识别到的人脸打上马赛克

图像模糊本质上就是将（灰度）图像 I 和一个高斯核进行卷积操作：

Iσ = I*Gσ （其中 * 表示卷积操作；Gσ 是标准差为 σ 的二维高斯核）

SciPy 有用来做滤波操作的 scipy.ndimage.filters 模块，该模块使用快速一维分离的方式来计算卷积。可以像下面这样来使用它：

from PIL import Image
from numpy import *
from scipy.ndimage import filters

im = array(Image.open('empire.jpg').convert('L'))
im2 = filters.gaussian_filter(im,5)

上面 guassian_filter() 函数的最后一个参数表示标准差。

显示了随着 σ 的增加，一幅图像被模糊的程度。σ 越大，处理后的图像细节丢失越多。

如果打算模糊一幅彩色图像，只需简单地对每一个颜色通道进行高斯模糊

选取一张图片进行处理：

import cv2
import os
import face_recognition
from PIL import Image
from numpy import*
from scipy.ndimage import filters
import matplotlib.pyplot as plt

#展示原图
image=plt.imread("D:pythonAds2021girl.jpg")
plt.imshow(image)
plt.axis('off')
plt.show()

#人脸识别
image2=face_recognition.load_image_file("D:pythonAds2021girl.jpg")
face_locations=face_recognition.face_locations(image2)

face_num2=len(face_locations)
org=cv2.imread("D:pythonAds2021girl.jpg")

#获取人脸位置
for i in range(0,face_num2):
    top=face_locations[i][0]
    right=face_locations[i][1]
    bottom=face_locations[i][2]
    left=face_locations[i][3]
    
    start=(left,top)
    end=(right,bottom)
    color=(255,0,0)
    thickness=5
    img=cv2.rectangle(org,start,end,color,thickness)


plt.imshow(img)
plt.axis('off')
plt.show()


pil = Image.open('D:pythonAds2021girl.jpg')
box = start + end   #读取识别到的人脸位置信息
region = pil.crop(box)    # 将识别到的人脸区域复制出来

im = array(region) #将图片转换为数组
im2 = zeros(im.shape)
for i in range(3):
    im2[:,:,i] = filters.gaussian_filter(im[:,:,i],20)  #对每一个颜色通道进行高斯模糊
im2 = uint8(im2)
region = Image.fromarray(im2) #将图像的数据类型转换回去，进行粘贴
 
pil.paste(region,box)
plt.imshow(pil)
plt.axis('off')
plt.show()

参考资料：

ffmpeg 常用命令汇总

ffmpeg使用语法：

命令格式：
    ffmpeg -i [输入文件名] [参数选项] -f [格式] [输出文件]
    ffmpeg [[options][`-i' input_file]]... {[options] output_file}...
    1、参数选项：
    (1) -an: 去掉音频
    (2) -acodec: 音频选项， 一般后面加copy表示拷贝
    (3) -vcodec:视频选项，一般后面加copy表示拷贝
    2、格式：
    (1) h264: 表示输出的是h264的视频裸流
    (2) mp4: 表示输出的是mp4的视频
    (3)mpegts: 表示ts视频流

①把视频的前30帧转换成一个Animated Gif 

ffmpeg -i ghz.mp4 -vframes 30 -y -f gif ghz.gif

（test.asf是文件名，30为帧数，-y：表示输出文件若存在则直接覆盖，a.gif为生成的文件名）

下面尝试一下将视频的前30帧转换成gif动图

②我们开始想，如果要从视频中间开始截取应该怎么办呢，于是......

参考：FFmpeg续篇：截取视频片段转成GIF动画

ffmpeg -ss 5 -t 1 -i ghz.mp4 -f gif a.gif

将源文件ghz.mp4，从第5秒的位置开始，截取1秒长度的视频转成GIF文件，保存为a.gif。

-ss：从视频的后面的时间开始截取

-t：指定输出的动图的时长，此处为原始视频的1s

-i：输入原始视频文件

 

③问题来了，如果源文件是1080P的高清视频，帧率可能还比较高。为了便于网络分享，GIF文件最好小一点。于是，我们需要使用-s参数来进行图像的缩放，使用-r参数来限制目标文件的帧率。命令行如下：

ffmpeg -ss 5 -t 1 -i ghz.mp4 -s 270x480 -f gif -r 1 ghz3.gif

3-学会2个图像处理的函数

上节课的帖子链接

2021-10-08 python软件设计 练习4