雖然現在有可以去碼的軟體了，可視訊是如何自動跟蹤打碼的？

阿新 • • 發佈：2020-09-06

前言

人臉識別是一門比較成熟的技術。

它的身影隨處可見，刷臉支付，資訊稽核，監控搜尋等，除了這些常規操作，還可以對視訊裡的特定人物進行打碼。

知識點：

OpenCV
face_recognition
subprocess
ffmpeg

開發環境：

Python 3.6
Pycharm

face_recognition

face_recognition使用世界上最簡單的人臉識別工具，在Python或命令列中識別和操作人臉。

使用dlib最先進的人臉識別技術構建而成，並具有深度學習功能。該模型在Labeled Faces in the Wild基準中的準確率為99.38％。

如何安裝

WIN+R 輸入CMD，開啟指命令提示符

pip install face_recognition

OpenCV

OpenCV是一個用於影象處理、分析、機器視覺方面的開源函式庫.
無論你是做科學研究，還是商業應用，opencv都可以作為你理想的工具庫，因為，對於這兩者，它完全是免費的。

如何安裝

WIN+R 輸入CMD，開啟指命令提示符

pip install opencv-python

我們即將要打碼的視訊

部分程式碼

匯入工具

import cv2
import face_recognition
import matplotlib.pyplot as plt
# %matplotlib inline # 在 jupyter 中使用的時候，去掉註釋 

import ffmpy3
import subprocess
import os
from PIL import Image

影象處理，自動跟蹤打碼

def mask_video(input_video, output_video, mask_path='mask.jpg'):
    # 打碼圖片
    mask = cv2.imread(mask_path)
    # 讀取視訊
    cap = cv2.VideoCapture(input_video)
    # 讀取視訊引數,fps、width、heigth
    CV_CAP_PROP_FPS = 5
    CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH  
= 3
    CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT = 4
    v_fps = cap.get(CV_CAP_PROP_FPS)
    v_width = cap.get(CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH)
    v_height = cap.get(CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)
    # 設定寫視訊引數，格式為 mp4
    size = (int(v_width), int(v_height))
    fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc('m', 'p', '4', 'v')
    out = cv2.VideoWriter(output_video, fourcc, v_fps, size)

已知人臉

known_image = face_recognition.load_image_file("tmr.jpg")
biden_encoding = face_recognition.face_encodings(known_image)[0]

讀取視訊

  cap = cv2.VideoCapture(input_video)
  while (cap.isOpened()):
      ret, frame = cap.read()
      if ret:
          # 檢測人臉
          face_locations = face_recognition.face_locations(frame)
          # print(face_locations)
          # 檢測每一個人臉
          for (top_right_y, top_right_x, left_bottom_y, left_bottom_x) in face_locations:
              unknown_image = frame[top_right_y - 50:left_bottom_y + 50, left_bottom_x - 50:top_right_x + 50]
              print(face_recognition.face_encodings(unknown_image))
              if face_recognition.face_encodings(unknown_image) != []:
                  unknown_encoding = face_recognition.face_encodings(unknown_image)[0]

                  # 對比結果
                  results = face_recognition.compare_faces([biden_encoding], unknown_encoding)
                  # 是仝卓，就將打碼貼圖。
                  if results[0] == True:
                      mask = cv2.resize(mask, (top_right_x - left_bottom_x, left_bottom_y - top_right_y))
                      frame[top_right_y:left_bottom_y, left_bottom_x:top_right_x] = mask
          # 寫入視訊
          out.write(frame)
      else:
          break

儲存視訊

if __name__ == '__main__':
    # 將音訊儲存為cut.mp3
    video2mp3(file_name='cut.mp4')
    # 處理視訊，自動打碼，輸出視訊為output.mp4
    mask_video(input_video='cut.mp4', output_video='output.mp4')
    # 為 output.mp4 處理好的視訊新增聲音
    video_add_mp3(file_name='output.mp4', mp3_file='cut.mp3')