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流行人脸检测与模糊算法，王者究竟是谁？实战揭秘( 四 )

算法


视频领域中的使用由于视频本质上是一系列图像，因此修改每个算法以对视频进行匿名化相对简单 。然而 ， 在这里，处理耗费的时间变得至关重要 。例如，对于以每秒60帧(每秒图像)记录的给定30秒视频，算法将需要处理1800帧 。在这种情况下，像MTNN这样的算法是不可行的，尽管它们在某些场景中会有所改进 。因此，我决定使用YOLO模型来实现视频匿名化 。
import cv2from yoloface import face_analysisface=face_analysis()def yolo_face_detection_video(video_path, output_path, pixelate):cap = cv2.VideoCapture(video_path)if not cap.isOpened():raise ValueError("Could not open video file")#取得视频属性fps = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS))frame_width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))frame_height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))# 定义编解码器并为输出视频创建VideoWriter对象fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'H264')out = cv2.VideoWriter(output_path, fourcc, fps, (frame_width, frame_height))while cap.isOpened():ret, frame = cap.read()if not ret:breaktm = time.time()img, box, conf = face.face_detection(frame_arr=frame, frame_status=True, model='tiny')print(pixelate)for i in range(len(box)):x, y, h, w = box[i]if pixelate:f = img[y:y + h, x:x + w]f = cv2.resize(f, (10, 10), interpolation=cv2.INTER_NEAREST)img[y:y + h, x:x + w] = cv2.resize(f, (w, h), interpolation=cv2.INTER_NEAREST)else:blurred_face = cv2.GaussianBlur(img[y:y + h, x:x + w], (99, 99), 30)# 你可以调整模糊参数img[y:y + h, x:x + w] = blurred_faceprint(time.time() - tm)out.write(img)cap.release()out.release()cv2.destroyAllwindows()Web应用程序为了简化对不同算法的比较与评估，我创建了一个Web版本的网络应用程序，用户可以在其中上传任何图像或视频 ， 选择人脸检测和模糊算法 。处理后，结果返回给用户 。实现是使用Flask和Python/ target=_blank class=infotextkey>Python在后端完成的，利用前面提到的库以及OpenCV和React.js在前端进行用户与模型的交互 。完整的代码可在链接https://Github.com/dani2221/dpns处获得 。
结论在本文项目中，我对包括Haar Cascade、MTNN和YOLOv5在内的各种人脸检测算法进行了不同方面的探索、比较和分析 。此外 ， 该项目还专注分析了图像模糊技术 。
实验数据证明，Haar Cascade算法在某些场景中被证明是一种有效的方法，通常表现出良好的时间性能 。MTNN算法作为一种在各种条件下都具有实体人脸检测能力的算法脱颖而出，尽管它在处理通常不处于传统方向的人脸时遇到了困难 。YOLOv5算法具有实时人脸检测功能，是时间作为关键因素的场景(如视频)应用的绝佳选择 ， 尽管在群组对象环境中的准确性略有下降 。
最后，我把所有算法和技术都集成到一个单独的Web应用程序中 。该应用程序提供了对所有人脸检测和模糊方法的轻松访问和利用，以及使用模糊技术处理视频的能力 。
译者介绍朱先忠 ， 51CTO社区编辑，51CTO专家博客、讲师，潍坊一所高校计算机教师，自由编程界老兵一枚 。
原文标题：Exploration and Model Comparison，作者：Danilo Najkov




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