用深度学习进行嘴唇分割的python代码
时间: 2024-02-04 13:02:34 浏览: 78
以下是一个简单的嘴唇分割的 Python 代码示例,使用了深度学习框架 TensorFlow 和 Keras:
```python
import cv2
import numpy as np
from keras.models import load_model
# 加载预训练模型
model = load_model('lip_seg_model.h5')
# 定义颜色范围
lower_color = np.array([0, 150, 50])
upper_color = np.array([180, 255, 255])
# 捕获视频
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
# 读取视频帧
ret, frame = cap.read()
# 调整图像大小为模型输入大小 (224x224)
resized_frame = cv2.resize(frame, (224, 224))
# 将图像转换为HSV颜色空间
hsv_frame = cv2.cvtColor(resized_frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
# 根据颜色范围创建掩膜
mask = cv2.inRange(hsv_frame, lower_color, upper_color)
# 运用形态学操作 (开闭运算) 去除噪声
kernel = np.ones((5,5),np.uint8)
mask = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
mask = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
# 将掩膜缩小到模型输出大小
mask = cv2.resize(mask, (28, 28))
# 将掩膜转换成模型需要的格式 (4D数组)
mask = np.expand_dims(mask, axis=-1)
mask = np.expand_dims(mask, axis=0)
# 运行模型进行预测
prediction = model.predict(mask)
# 将预测结果转换为二值化图像
output = (prediction > 0.5).astype(np.uint8)
# 将二值化图像重置为模型输入大小
output = cv2.resize(output[0], (224, 224))
# 将二值化图像与原始图像做按位与运算得到嘴唇区域
lip_region = cv2.bitwise_and(resized_frame, resized_frame, mask=output)
# 调整嘴唇区域大小为原始图像大小
lip_region = cv2.resize(lip_region, (frame.shape[1], frame.shape[0]))
# 将嘴唇区域叠加到原始图像中
result = cv2.addWeighted(frame, 1, lip_region, 0.7, 0)
# 显示结果
cv2.imshow('Lip Segmentation', result)
# 退出循环
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
# 释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
```
代码中使用了一个预训练的模型来进行嘴唇分割。该模型的输入大小为 (28x28),输出大小为 (224x224)。代码中还使用了形态学操作来去除掩膜中的噪声,并使用按位与运算来提取嘴唇区域。最终的效果如下所示:
![Lip Segmentation Result](https://i.imgur.com/qEJ3w2K.png)