Вот решение с использованием python и opencv:
Это обрезает все лица, которые он найдет на фотографиях в формате JPEG, в любую папку, в которой вы его запускаете, с отступом, заданным переменными left, right, top, bottom:
import cv2
import sys
import glob
cascPath = "haarcascade_frontalface_default.xml"
# Create the haar cascade
faceCascade = cv2.CascadeClassifier(cascPath)
files=glob.glob("*.jpg")
for file in files:
# Read the image
image = cv2.imread(file)
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# Detect faces in the image
faces = faceCascade.detectMultiScale(
gray,
scaleFactor=1.1,
minNeighbors=5,
minSize=(30, 30),
flags = cv2.cv.CV_HAAR_SCALE_IMAGE
)
print "Found {0} faces!".format(len(faces))
# Crop Padding
left = 10
right = 10
top = 10
bottom = 10
# Draw a rectangle around the faces
for (x, y, w, h) in faces:
print x, y, w, h
# Dubugging boxes
# cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
image = image[y-top:y+h+bottom, x-left:x+w+right]
print "cropped_{1}{0}".format(str(file),str(x))
cv2.imwrite("cropped_{1}_{0}".format(str(file),str(x)), image)
Для использования
Чтобы использовать вышеуказанный скрипт, вам нужно установить python и opencv (просто Google, как установить opencv для вашей платформы).
Затем сохраните приведенный выше код как файл .py, "autocrop.py" или что-то еще. Затем загрузите и сохраните этот файл и поместите его в ту же директорию, что и ваши изображения.
Сценарий должен найти все файлы .jpg в папке и обрезать их в соответствии с настройками заполнения, установленными в коде Python.
Пример:
С вышеприведенным кодом, заданным для отступа 10 px, чтобы быть драматичным, вот источник и результат:
Результат:
Вот урок, который я бесстыдно адаптировал:
https://realpython.com/blog/python/face-recognition-with-python/
Этот учебник гораздо лучше объясняет все, чем я. По сути, я просто взял этот код и добавил немного для пакетной обработки (вместо ввода имен файлов), а затем велел обрезать и сохранять вместо рисования прямоугольника и отображения изображения.