使用grabCut OpenCV检测人脸、裁剪配置文件、以编程方式标记和移除背景

import cv2

# 加载图像
image = cv2.imread("image.jpg")

# 加载人脸检测器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml")

# 将图像转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 检测人脸
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))

# 提取人脸区域
for (x, y, w, h) in faces:
    face_roi = image[y:y+h, x:x+w]

# 创建一个与图像大小相同的掩码
mask = np.zeros(image.shape[:2], np.uint8)

# 定义背景和前景模型
bgdModel = np.zeros((1, 65), np.float64)
fgdModel = np.zeros((1, 65), np.float64)

# 定义矩形区域，包含人脸
rect = (x, y, w, h)

# 使用grabCut算法进行分割和标记
cv2.grabCut(image, mask, rect, bgdModel, fgdModel, iterCount=5, mode=cv2.GC_INIT_WITH_RECT)

# 创建一个掩码，将标记为前景或可能前景的像素设置为255
mask2 = np.where((mask == 2) | (mask == 0), 0, 255).astype('uint8')

# 应用掩码到原始图像，移除背景
result = cv2.bitwise_and(image, image, mask=mask2)

# 保存裁剪后的图像
cv2.imwrite("cropped_image.jpg", result)

# 保存配置文件
with open("config.txt", "w") as file:
    file.write("配置文件内容")