opencv 眼部模糊

# 眼部打码import numpy as np
import cv2# 打码
def anonymize_face_pixelate(image, blocks=3):# 将输入图像划分为NxN个块(h, w) = image.shape[:2]xSteps = np.linspace(0, w, blocks + 1, dtype="int")ySteps = np.linspace(0, h, blocks + 1, dtype="int")# 在x和y方向上循环遍历块for i in range(1, len(ySteps)):for j in range(1, len(xSteps)):# 计算开始和结束（x，y）坐标# 当前块startX = xSteps[j - 1]startY = ySteps[i - 1]endX = xSteps[j]endY = ySteps[i]# 使用NumPy数组切片提取ROI，计算# ROI的均值，然后用# 表示原始图像中ROI上的RGB值roi = image[startY:endY, startX:endX](B, G, R) = [int(x) for x in cv2.mean(roi)[:3]]cv2.rectangle(image, (startX, startY), (endX, endY),(B, G, R), -1)# 返回像素化的模糊图像return image# opencv 下载
eye_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_eye.xml')# 读取打码图片
img = cv2.imread('demo/demo.jpg')# 获取眼部
eyes = eye_cascade.detectMultiScale(img)
for (ex,ey,ew,eh) in eyes:eye_img = img[ey:ey+eh, ex:ex+ew]eye_img = anonymize_face_pixelate(eye_img, blocks=10)img[ey:ey+eh, ex:ex+ew] = eye_imgcv2.imshow('img',img)
cv2.waitKey(0)

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