OpenCV和Python：如何使用cv2.surf()函数并添加掩码？

Question

我是opencv和python的新手，正在尝试在图像中收集人脸的关键点和描述符。

我使用HAAR级联分类器与前置面模板来查找图像中的人脸。HAAR级联会给我一个标记图像中人脸位置的坐标列表。我想在这些坐标处生成一个“掩码”，以便我可以使用cv2.surf()提取掩码区域内的关键点和描述符。

我不知道如何创建该掩码。

请尝试使用此照片作为示例进行操作。

到目前为止，这是代码：

import cv2
import numpy as np

# Load image and convert to grayscale
img = cv2.imread('testPhoto.jpg')
imgg = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# Look for faces in the image
cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_alt.xml')
faceRegions = cascade.detectMultiScale(imgg)

接下来，我想使用faceRegions中的掩码进行SURF特征提取。假设faceRegions如下所示：

array([[488, 163,  91,  91],
       [357, 184,  93,  93],
       [154,  78, 107, 107]], dtype=int32)

在imgg中发现了三个面孔，因此我想创建三个单独的掩膜，位于它们特定的位置，并具有它们特定的宽度和高度。然后让cv2.surf()只在遮罩区域中查找。我该如何实现？

- samkhan13

Answer 1

faceRegions中的数据表示人脸的x,y,width,height。因此，您可以使用这些坐标简单地设置感兴趣区域（ROI），并将该矩形作为图像发送给SURF函数。

例如：

face1 = imgg[y:y+height, x:x+width]

现在你可以将face1传递给cv2.SURF()，而不是传递整个图像。

- Abid Rahman K

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是的，我也想到了并且已经这样做了。谢谢你。不过，你能否想到一种在图像的指定区域放置掩模的方法？ - samkhan13

如果这个方法对你有用，你可以接受答案并关闭它。同样，你也可以使用相同的过程来放置它。例如 img2[y:y+height, x:x+width] = face1，其中img2是你的新图像，y、x是新位置，但宽度和高度应与face1相同。 - Abid Rahman K