python 写一个马赛克检测

好的，下面是一个简单的 Python 马赛克检测实现：

首先，你需要导入 cv2 和 numpy 库：

import cv2
import numpy as np

然后，读取待检测的图像：

img = cv2.imread('path/to/image.jpg')

接下来，你需要将图像缩放到一个较小的尺寸，以加快处理速度：

scale_percent = 25
width = int(img.shape[1] * scale_percent / 100)
height = int(img.shape[0] * scale_percent / 100)
dim = (width, height)
img = cv2.resize(img, dim, interpolation = cv2.INTER_AREA)

然后，你可以使用 cv2.dnn 包中的 cv2.dnn.readNetFromCaffe() 函数加载一个预训练的 Caffe 模型，该模型可以用于检测图像中的人脸：

prototxt_path = 'path/to/deploy.prototxt.txt'
caffemodel_path = 'path/to/res10_300x300_ssd_iter_140000.caffemodel'
net = cv2.dnn.readNetFromCaffe(prototxt_path, caffemodel_path)

接下来，你可以使用 cv2.dnn.blobFromImage() 函数将图像转换为一个 blob 对象，该对象可以传递给模型进行预测：

blob = cv2.dnn.blobFromImage(cv2.resize(img, (300, 300)), 1.0,
                             (300, 300), (104.0, 177.0, 123.0))

然后，你可以使用模型进行预测：

net.setInput(blob)
detections = net.forward()

最后，你可以遍历检测结果，并将每个检测到的人脸区域用一个马赛克进行覆盖：

for i in range(0, detections.shape[2]):
    confidence = detections[0, 0, i, 2]
    if confidence > 0.5:
        box = detections[0, 0, i, 3:7] * np.array([width, height, width, height])
        (startX, startY, endX, endY) = box.astype("int")
        roi = img[startY:endY, startX:endX]
        roi = cv2.GaussianBlur(roi, (23, 23), 30)
        img[startY:endY, startX:endX] = roi

这里使用了 cv2.GaussianBlur() 函数对每个人脸区域进行马赛克处理。

完整的代码如下：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('path/to/image.jpg')

scale_percent = 25
width = int(img.shape[1] * scale_percent / 100)
height = int(img.shape[0] * scale_percent / 100)
dim = (width, height)
img = cv2.resize(img, dim, interpolation = cv2.INTER_AREA)

prototxt_path = 'path/to/deploy.prototxt.txt'
caffemodel_path = 'path/to/res10_300x300_ssd_iter_140000.caffemodel'
net = cv2.dnn.readNetFromCaffe(prototxt_path, caffemodel_path)

blob = cv2.dnn.blobFromImage(cv2.resize(img, (300, 300)), 1.0,
                             (300, 300), (104.0, 177.0, 123.0))

net.setInput(blob)
detections = net.forward()

for i in range(0, detections.shape[2]):
    confidence = detections[0, 0, i, 2]
    if confidence > 0.5:
        box = detections[0, 0, i, 3:7] * np.array([width, height, width, height])
        (startX, startY, endX, endY) = box.astype("int")
        roi = img[startY:endY, startX:endX]
        roi = cv2.GaussianBlur(roi, (23, 23), 30)
        img[startY:endY, startX:endX] = roi

cv2.imshow('Mosaic Detection', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

注意，这只是一个简单的马赛克检测实现，它仅检测人脸并对其进行马赛克处理。如果你要检测其他类型的物体或区域，你需要选择适当的模型并进行相应的更改。