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[项目]用树莓派AI人像变换给自己一次“跨越年龄的体验” 精华

云天 | 初级技神 | 创造力： | 帖子： | 发消息 | 串个门 | 加好友 | 打招呼
2023-12-24 20:48:04 [显示全部楼层]
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[项目] 用树莓派AI人像变换给自己一次“跨越年龄的体验”

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本帖最后由 云天 于 2023-12-24 21:06 编辑

【项目背景】
        互联网时代，日新月异的技术更迭让大众的娱乐方式变得更加多元化。越来越多线上娱乐体验成为新潮流，出现了AI人像特效、VR游景点、可交互影视剧、元宇宙等。
        想要通过照片看到以前的自己或者未来几十年后的自己，放在之前肯定是没有办法实现，但是现在随着科技进步，AI技术已经融入到生活中的方方面面甚至是角角落落，不管在哪一个领域都能够看到它的存在，图片修复软件也会在AI技术之下变得更加完善。通过各种不同的特效，能够将我们照片更换出不一样的风格，也能够一键将人带到60年之后，看一看未来的自己究竟长得什么样。
【项目设计】
用树莓派AI人像变换给自己一次“跨越年龄的体验”图1

        今天，我就用树莓派结合腾讯云AI人脸变换，把你带到未来，也能够把你带到以前。这主要是通过AI技术改变照片上人物的容貌而去推算出未来的自己将会变得怎么样。许多人在试用我这个项目特效之前，最初的意思是想看一看变老之后会是否依然美丽帅气，但是在体验的过程当中画风逐渐跑偏，很多人在看到自己变老后的样子被逗笑了，也有很多人看到之后被感动的哭的，有的朋友表示看到自己变老的照片，想到了自己已故的亲人。
        通过智能识别照片中人的五官，然后一键能够改变照片中人物的年龄，甚至是6~85岁都能够看得到。下面请大家跟随我通过项目制作过程，踏上穿越的时光之旅，感受自己幼年到老年的变化。

【演示视频】
        先上视频，看一下自测试效果。

【硬件设备】
        树莓派，显示屏，usb摄像头，电源（手机充电器），乐高积木件。
用树莓派AI人像变换给自己一次“跨越年龄的体验”图2


【硬件搭建】

        1.组合树莓派和显示屏
用树莓派AI人像变换给自己一次“跨越年龄的体验”图4用树莓派AI人像变换给自己一次“跨越年龄的体验”图3


        2.乐高积木搭建框架
用树莓派AI人像变换给自己一次“跨越年龄的体验”图6用树莓派AI人像变换给自己一次“跨越年龄的体验”图5

        3.安装摄像头
用树莓派AI人像变换给自己一次“跨越年龄的体验”图8用树莓派AI人像变换给自己一次“跨越年龄的体验”图7

【供电开机】
        下载最新的Raspberry Pi OS，安装在SD卡上，插入树莓派，通电开机。

用树莓派AI人像变换给自己一次“跨越年龄的体验”图9

【安装Mind+】

        在树莓派上安装“Mind+客户端下载for Linux”，Mind+官方下载- Mind+图形化编程软件 (mindplus.cc)。
用树莓派AI人像变换给自己一次“跨越年龄的体验”图10
        Mind+的V1.7.3版本支持arm64架构的CPU如树莓派，且安装了Linux相关系统，例如ubuntu、debian。
【安装库】
        Mind+的V1.7.3版本Linux版，Python模式，已安装好opencv-python库（自已在树莓派中安装这个库，很麻烦）。通过库管理，手动安装“tencentcloud-sdk-python”。
用树莓派AI人像变换给自己一次“跨越年龄的体验”图11

用树莓派AI人像变换给自己一次“跨越年龄的体验”图18


【编写程序】

        1.利用opencv库获取摄像头图像
  1. 

  2. #导入所需的模块：

  3. import cv2

  4. #创建视频对象并打开摄像头：

  5. cap = cv2.VideoCapture(0) # 参数为0表示默认摄像头设备

  6. #读取每一帧图像并显示：

  7. while True:

  8.     ret, frame = cap.read() # 从摄像头读取当前帧图像

  9.     if not ret:

  10.         break # 若无法成功读取图像，则退出循环

  11.     cv2.imshow('Camera', frame) # 显示当前帧图像

  12.     if cv2.waitKey(1) == ord('q'): # 等待用户按下'q'键退出程序

  13.         break

  14. #关闭视频对象和窗口：

  15. cap.release()

  16. cv2.destroyAllWindows()

复制代码
       2.使用Haar级联分类器来检测人脸
  1. 

  2. import cv2

  3. import numpy as np

  4. 

  5. # 创建面部分类器对象。使用Haar级联分类器来检测人脸。

  6. cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

  7. cap = cv2.VideoCapture(0) 

  8. while True:

  9.     ret, image = cap.read()

  10.     # 转换为灰度图像

  11.     

  12.     gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

  13.  

  14. 

  15.  

  16.     # 检测人脸。使用detectMultiScale()函数来找到图像中的人脸区域。这会返回包含每个人脸位置信息的列表：

  17.     faces = cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))

  18.  

  19.     # 标记人脸。使用rectangle()函数在原始图像上绘制边界框来标记检测到的人脸

  20.     for (x, y, w, h) in faces:

  21.       cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 3)

  22.  

  23.     # 显示结果。最后，使用imshow()函数显示带有标记人脸的图像

  24.     cv2.imshow("Face Detection", image)

  25.     cv2.waitKey(1)

  26. cv2.destroyAllWindows()

复制代码
用树莓派AI人像变换给自己一次“跨越年龄的体验”图12


        3.实现中文提醒，及设置基准框
  1. 

  2. import cv2

  3. import numpy as np

  4. from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont

  5. # 加载Haar级联分类器模型（预训练好的）

  6. face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

  7. # 从文件或者视频流中获取图像数据

  8. cap = cv2.VideoCapture(0)

  9. sum1=0

  10. sum2=0

  11. bs=0

  12. while True:

  13.     ret, img = cap.read()

  14.     height, width, _ = img.shape

  15.     print("图像的高度为：", height)

  16.     print("图像的宽度为：", width)

  17.     if ret:

  18. 

  19.        gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

  20.        # 对图像进行人脸检测

  21.        faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.3, minNeighbors=5, flags=cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE)

  22.        # 标记并显示检测到的人脸区域

  23.        if len(faces)!=0:

  24.            sum2=0

  25.            if bs==0:

  26.              sum1=sum1+1

  27.              if sum1>100:

  28.                 bs=1

  29.        else:

  30.            sum1=0

  31.            if bs==1:

  32.              sum2=sum2+1

  33.              if sum2>100:

  34.                bs=0

  35.        x1=260

  36.        y1=170

  37.        w1=200

  38.        h1=200        

  39.        cv2.rectangle(img, (x1, y1), (x1+w1, y1+h1), (0, 255, 0), 3)

  40.        for (x, y, w, h) in faces:

  41.           cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 3)

  42.           # 展示结果图片

  43.        if abs(x-x1)<20 and abs(y-y1)<20 and abs(w-w1)<20 and abs(h-h1)<20:

  44.            print("ok")

  45.            cv2img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) 

  46.            pilimg = Image.fromarray(cv2img)

  47.            # PIL图片上打印汉字

  48.            draw = ImageDraw.Draw(pilimg) # 图片上打印

  49.            #simsun 宋体

  50.            font = ImageFont.truetype("SIMHEI.ttf", 40, encoding="utf-8") 

  51.            #位置，文字，颜色==红色，字体引入

  52.            draw.text((40, 430), "人脸年龄渐变正在生成中……", (255, 0, 0), font=font) 

  53.            # PIL图片转cv2 图片

  54.            img = cv2.cvtColor(np.array(pilimg), cv2.COLOR_RGB2BGR)

  55.        cv2.imshow("Result", img)

  56.        cv2.waitKey(1)

  57. cv2.destroyAllWindows()

复制代码
用树莓派AI人像变换给自己一次“跨越年龄的体验”图13

【开通人像变换服务】

        1.注册腾讯云， 获取API调用秘钥，在访问管理里可以获取到当前账号的SecretId和SecretKey，以便于后面调用云服务的前面验证。这个一定要保管好，泄露出去有被人盗刷的风险。已废弃或者有暴露风险的Secret也可以禁用，最大程度降低风险。

用树莓派AI人像变换给自己一次“跨越年龄的体验”图15

        2.正式使用人像变换服务好像要开通下现有服务，和腾讯云其他产品比较像。点击下开通即可。

用树莓派AI人像变换给自己一次“跨越年龄的体验”图14

        3.使用 API Explorer，可以在上面自动生成代码，同时也配备有签名调试工具。
用树莓派AI人像变换给自己一次“跨越年龄的体验”图16
        4.用本地图片测试
  1. 

  2. import json

  3. import base64

  4. from tencentcloud.common import credential

  5. from tencentcloud.common.profile.client_profile import ClientProfile

  6. from tencentcloud.common.profile.http_profile import HttpProfile

  7. from tencentcloud.common.exception.tencent_cloud_sdk_exception import TencentCloudSDKException

  8. from tencentcloud.ft.v20200304 import ft_client, models

  9. 

  10. # 读一个本地测试文件转换为base64编码

  11. f = open('./test2.jpg', 'rb')

  12. base64_data = base64.b64encode(f.read())

  13. SecretId="*********************"

  14. SecretKey="*********************"

  15. try:

  16.     # 实例化一个认证对象，入参需要传入腾讯云账户secretId，secretKey,此处还需注意密钥对的保密

  17.     # 密钥可前往https://console.cloud.tencent.com/cam/capi网站进行获取

  18.     cred = credential.Credential(SecretId, SecretKey)        # 传入自己的秘钥

  19.     # 实例化一个http选项，可选的，没有特殊需求可以跳过

  20.     httpProfile = HttpProfile()

  21.     httpProfile.endpoint = "ft.tencentcloudapi.com"

  22. 

  23.     # 实例化一个client选项，可选的，没有特殊需求可以跳过

  24.     clientProfile = ClientProfile()

  25.     clientProfile.httpProfile = httpProfile

  26.     # 实例化要请求产品的client对象,clientProfile是可选的

  27.     client = ft_client.FtClient(cred, "ap-guangzhou", clientProfile)

  28. 

  29.     # 实例化一个请求对象,每个接口都会对应一个request对象

  30.     req = models.ChangeAgePicRequest()

  31.     params = {

  32.         "Image": base64_data.decode("utf-8"),   # python里的bytes类型要转成string才可使用

  33.         "AgeInfos": [

  34.             {

  35.                 "Age":80        # 可以测试不同的年龄看效果

  36.             }

  37.         ],

  38.         "RspImgType": "url"

  39.     }

  40.     req.from_json_string(json.dumps(params))

  41. 

  42.     # 返回的resp是一个ChangeAgePicResponse的实例，与请求对象对应

  43.     resp = client.ChangeAgePic(req)

  44.     # 输出json格式的字符串回包

  45.     print(resp.to_json_string())

  46. 

  47. except TencentCloudSDKException as err:

  48.     print(err)

复制代码
用树莓派AI人像变换给自己一次“跨越年龄的体验”图17

        5.组合变年龄与渐变
        进一步了解了一下，人像变换产品下还有很多其他有意思的能力，我在想这些能力如果可以组合一下，应该会很有意思。比如人脸年龄变换+人像渐变，应该可以做成年龄渐变的效果。

  1. 

  2. import json

  3. import sys

  4. import time

  5. import base64

  6. from tencentcloud.common import credential

  7. from tencentcloud.common.profile.client_profile import ClientProfile

  8. from tencentcloud.common.profile.http_profile import HttpProfile

  9. from tencentcloud.common.exception.tencent_cloud_sdk_exception import TencentCloudSDKException

  10. from tencentcloud.ft.v20200304 import ft_client, models

  11. 

  12. # 读一个本地测试文件转换为base64编码

  13. def read_file(filename):

  14.     f = open(filename, 'rb')

  15.     base64_data = base64.b64encode(f.read())

  16.     return base64_data

  17. 

  18. # 变年龄

  19. def change_age(client, img, age):

  20.     req = models.ChangeAgePicRequest()

  21.     params = {

  22.         "Image": img.decode("utf-8"),   # python里的bytes类型要转成string才可使用

  23.         "AgeInfos": [

  24.             {

  25.                 "Age": int(age)

  26.             }

  27.         ],

  28.         "RspImgType": "base64"

  29.     }

  30.     req.from_json_string(json.dumps(params))

  31.     resp = client.ChangeAgePic(req)

  32.     return resp

  33. 

  34. # 人像渐变

  35. def morph_face(client, imgs):

  36.     req = models.MorphFaceRequest()

  37.     params = {

  38.         "Images": imgs,

  39.         # 更多细节可通过参数调节

  40.         # "GradientInfos": [

  41.         #     {

  42.         #         "Tempo": 1,

  43.         #         "MorphTime": 1

  44.         #     }

  45.         # ],

  46.         "Fps": 25

  47.     }

  48.     req.from_json_string(json.dumps(params))

  49.     resp = client.MorphFace(req)

  50.     print(resp.to_json_string())

  51.     return resp

  52. 

  53. # 查询人像渐变结果

  54. def query_morph_face(client, job_id):

  55.     req = models.QueryFaceMorphJobRequest()

  56.     params = {

  57.         "JobId": job_id

  58.     }

  59.     req.from_json_string(json.dumps(params))

  60.     resp = client.QueryFaceMorphJob(req)

  61.     print(resp.to_json_string())

  62.     return resp

  63. 

  64. 

  65. try:

  66.     # 实例化一个认证对象，入参需要传入腾讯云账户secretId，secretKey,此处还需注意密钥对的保密

  67.     # 密钥可前往https://console.cloud.tencent.com/cam/capi网站进行获取

  68.     cred = credential.Credential("YourSecretId", "YourSecretKey")

  69.     # 实例化一个http选项，可选的，没有特殊需求可以跳过

  70.     httpProfile = HttpProfile()

  71.     httpProfile.endpoint = "ft.tencentcloudapi.com"

  72. 

  73.     # 实例化一个client选项，可选的，没有特殊需求可以跳过

  74.     clientProfile = ClientProfile()

  75.     clientProfile.httpProfile = httpProfile

  76.     # 实例化要请求产品的client对象,clientProfile是可选的

  77.     client = ft_client.FtClient(cred, "ap-guangzhou", clientProfile)

  78. 

  79.     # 读取图片

  80.     data = read_file(sys.argv[1])

  81. 

  82.     ages = [20, 30, 40, 50, 60]

  83. 

  84.     # 批量变年龄

  85.     imgs = []

  86.     for age in ages:

  87.         resp=change_age(client, data, age)

  88.         imgs.append(resp.ResultImage)

  89. 

  90.         # 将图片集合起来调人像渐变

  91.     resp = morph_face(client, imgs)

  92.     job_id = resp.JobId

  93. 

  94.     # 轮询查结果

  95.     resp=query_morph_face(client, job_id)

  96.     while resp.JobStatusCode != 7:

  97.         resp=query_morph_face(client, job_id)

  98.         time.sleep(2)

  99.    

  100. 

  101. except TencentCloudSDKException as err:

  102.     print(err)

复制代码
【生成渐变视频二维码】
  1. 

  2. import cv2

  3. import  qrcode 

  4. from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont

  5. # 打开视频文件

  6. url='http://bda-video-bodyseg-1254418846.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/video_morph_prod/1/1259541656/20231223235411_ff84a3ff-8046-4e75-9f26-ca751e9287e6_result.mp4'

  7. imgqrc = qrcode.make(url,version=1,border=4,box_size=1)

  8. imgqrc.save('output_image.jpg')  

  9. imgqrc = cv2.imread("output_image.jpg")

  10. imgqrc = cv2.resize(imgqrc,(200,200))

  11. cv2.namedWindow("Resultqrc", cv2.WINDOW_NORMAL)

  12. cv2.resizeWindow("Resultqrc", 220, 220)

  13. cv2.moveWindow("Resultqrc", 800, 500)

  14. cv2.imshow("Resultqrc", imgqrc)

  15. cv2.waitKey(10000)

  16. cv2.destroyAllWindows()

复制代码
【完整代码】
  1. 

  2. import json,cv2

  3. import numpy as np

  4. import base64

  5. import time

  6. from tencentcloud.common import credential

  7. from tencentcloud.common.profile.client_profile import ClientProfile

  8. from tencentcloud.common.profile.http_profile import HttpProfile

  9. from tencentcloud.common.exception.tencent_cloud_sdk_exception import TencentCloudSDKException

  10. from tencentcloud.ft.v20200304 import ft_client, models

  11. import  qrcode

  12. from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont

  13. # cv2转base64

  14. def cv2_to_base64(img):

  15.     img = cv2.imencode('.jpg', img)[1]

  16.     image_code = str(base64.b64encode(img))[2:-1]

  17. 

  18.     return image_code

  19. # 变年龄

  20. def change_age(client, img, age):

  21.     # 实例化一个请求对象,每个接口都会对应一个request对象

  22.     req = models.ChangeAgePicRequest()

  23.     params = {

  24.         "Image": img,   # python里的bytes类型要转成string才可使用

  25.         "AgeInfos": [

  26.             {

  27.                 "Age": int(age)

  28.             }

  29.         ],

  30.         "RspImgType": "base64"

  31.     }

  32.     req.from_json_string(json.dumps(params))

  33.     

  34.     # 返回的resp是一个ChangeAgePicResponse的实例，与请求对象对应

  35.     resp = client.ChangeAgePic(req)

  36.     # 输出json格式的字符串回包

  37.     image_base64 = resp.ResultImage

  38.     image_data = base64.b64decode(image_base64)

  39.     np_array=np.frombuffer(image_data,np.uint8)

  40.     image=cv2.imdecode(np_array,cv2.IMREAD_COLOR)

  41.     cv2.imshow("Result", image)

  42.     cv2.waitKey(1)

  43.     return resp

  44. # 人像渐变

  45. def morph_face(client, imgs):

  46.     req = models.MorphFaceRequest()

  47.     params = {

  48.         "Images": imgs,

  49.         # 更多细节可通过参数调节

  50.         # "GradientInfos": [

  51.         #     {

  52.         #         "Tempo": 1,

  53.         #         "MorphTime": 1

  54.         #     }

  55.         # ],

  56.         "Fps": 25

  57.     }

  58.     req.from_json_string(json.dumps(params))

  59.     resp = client.MorphFace(req)

  60. 

  61.     #print(resp.to_json_string())

  62.     return resp

  63. # 查询人像渐变结果

  64. def query_morph_face(client, job_id):

  65.     req = models.QueryFaceMorphJobRequest()

  66.     params = {

  67.         "JobId": job_id

  68.     }

  69.     req.from_json_string(json.dumps(params))

  70.     resp = client.QueryFaceMorphJob(req)

  71.     #print(resp.to_json_string())

  72.     return resp

  73. # 加载Haar级联分类器模型（预训练好的）

  74. face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

  75.  

  76. # 从文件或者视频流中获取图像数据

  77. cap = cv2.VideoCapture(0)

  78. sum1=0

  79. sum2=0

  80. bs=0

  81. #ages = [5,10,15,20,25,30,35,40,45,50,55, 60,65,70,75,80,90,95,100]

  82. ages = [5,25,45,65,85]

  83. SecretId="#################"

  84. SecretKey="####################"

  85. # 实例化一个认证对象，入参需要传入腾讯云账户 SecretId 和 SecretKey，此处还需注意密钥对的保密

  86. # 代码泄露可能会导致 SecretId 和 SecretKey 泄露，并威胁账号下所有资源的安全性。以下代码示例仅供参考，建议采用更安全的方式来使用密钥，请参见：https://cloud.tencent.com/document/product/1278/85305

  87. # 密钥可前往官网控制台 https://console.cloud.tencent.com/cam/capi 进行获取

  88. cred = credential.Credential(SecretId, SecretKey)

  89. # 实例化一个http选项，可选的，没有特殊需求可以跳过

  90. httpProfile = HttpProfile()

  91. httpProfile.endpoint = "ft.tencentcloudapi.com"

  92. 

  93. # 实例化一个client选项，可选的，没有特殊需求可以跳过

  94. clientProfile = ClientProfile()

  95. clientProfile.httpProfile = httpProfile

  96. # 实例化要请求产品的client对象,clientProfile是可选的

  97. client = ft_client.FtClient(cred, "ap-beijing", clientProfile)

  98. x3=220

  99. y3=140

  100. w3=200

  101. h3=200        

  102. 

  103. while True:

  104.     ret, img = cap.read()

  105.     if ret:

  106.        

  107.        gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

  108.        # 对图像进行人脸检测

  109.        faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.3, minNeighbors=5, flags=cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE)

  110.        # 标记并显示检测到的人脸区域

  111.        if len(faces)!=0:

  112.            

  113.            sum2=0

  114.            if bs==0:

  115.             for (x, y, w, h) in faces:

  116.              if abs(x-x3)<20 and abs(y-y3)<20 and abs(w-w3)<20 and abs(h-h3)<20:#当识别到的人脸区域与基准区域接近时，启动人脸年龄变换

  117.               sum1=sum1+1

  118.               if sum1>10:

  119.                 bs=1

  120.                 data=cv2_to_base64(img)

  121.                 imgs = []

  122.                 for age in ages:

  123.                     resp=change_age(client, data, age)

  124.                     imgs.append(resp.ResultImage)

  125.                     time.sleep(30)

  126.                     print(age)

  127.                 # 将图片集合起来调人像渐变

  128.                 cv2img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) 

  129.                 pilimg = Image.fromarray(cv2img)

  130.                 # PIL图片上打印汉字

  131.                 draw = ImageDraw.Draw(pilimg) # 图片上打印

  132.                 #simsun 宋体

  133.                 font = ImageFont.truetype("SIMHEI.TTF", 40, encoding="utf-8") 

  134.                 #位置，文字，颜色==红色，字体引入

  135.                 draw.text((5, 430), "人脸年龄渐变视频正在生成中……", (255, 0, 0), font=font) 

  136.                 # PIL图片转cv2 图片

  137.                 img = cv2.cvtColor(np.array(pilimg), cv2.COLOR_RGB2BGR)

  138.                 cv2.imshow("Result", img)

  139.                 cv2.waitKey(1)

  140.                 resp = morph_face(client, imgs)

  141.                 job_id = resp.JobId

  142. 

  143.                 # 轮询查结果

  144.                 resp=query_morph_face(client, job_id)

  145.                 while resp.JobStatusCode != 7:

  146.                    resp=query_morph_face(client, job_id)

  147.                    

  148.                    time.sleep(2)

  149.                 #生成渐变视频二维码

  150.                 url=resp.FaceMorphOutput.MorphUrl

  151.                 imgqrc = qrcode.make(url,version=1,border=4,box_size=1)

  152.                 imgqrc.save('output_image.jpg')  

  153.                 imgqrc = cv2.imread("output_image.jpg")

  154.                 imgqrc = cv2.resize(imgqrc,(200,200))

  155.                 cv2.namedWindow("Resultqrc", cv2.WINDOW_NORMAL)

  156.                 cv2.resizeWindow("Resultqrc", 220, 220)

  157.                 cv2.moveWindow("Resultqrc", 800, 500)

  158.                 cv2.imshow("Resultqrc", imgqrc)

  159.                 cv2.waitKey(1)

  160.                 cap1 = cv2.VideoCapture(url)

  161.                 print(resp.FaceMorphOutput.MorphUrl)

  162.                 print(cap1.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))

  163.                 print(cap1.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))

  164.                 for i in range(8):

  165.                   cap1.set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES,0)

  166.                   ret, img1 = cap1.read()

  167.                   while ret:

  168.                     # 设置区域位置

  169.                     x1, y1 = 0, 380    # 左上角点的 x、y 坐标

  170.                     x2, y2 = 720, 910   # 右下角点的 x、y 坐标

  171.                     # 提取指定区域的子图像

  172.                     img1 = img1[y1:y2, x1:x2]

  173.                     cv2.imshow("Result", img1)

  174.                     cv2.waitKey(1)

  175.                     ret, img1 = cap1.read()

  176.                 cv2.destroyAllWindows("Resultqrc")

  177.            for (x, y, w, h) in faces:

  178.                 cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 3)

  179. 

  180.        else:

  181.            sum1=0

  182.            if bs==1:

  183.              sum2=sum2+1

  184.              if sum2>100:

  185.                bs=0

  186.        print(sum1,sum2)

  187. 

  188.        # 展示结果图片

  189.        cv2.rectangle(img, (x3, y3), (x3+w3, y3+h3), (255, 0, 255), 4)

  190.        cv2.imshow("Result", img)

  191.        cv2.waitKey(1)

  192. cv2.destroyAllWindows()

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用树莓派AI人像变换给自己一次“跨越年龄的体验”图21


用树莓派AI人像变换给自己一次“跨越年龄的体验”图20


用树莓派AI人像变换给自己一次“跨越年龄的体验”图19






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