介绍

我试图自动将动漫角色识别为一种爱好，但是很难从原始图像中切出面孔进行学习。
手动执行需要花费时间，但如果是自动识别，则会检测到错误，因此
在中间，我在自动识别的帮助下做了半自动的东西，所以我将其发布。

我已将其发布在Github上，因此，如果您喜欢它，请随时煮沸或烘烤。
它带有英语说明。
https://github.com/YankeeDeltaBravo225/AnimeFaceExtractHelper

也许有人已经做过，但是我可能是唯一写过详细用法的人了？

来自下图

仅切出像这样的脸部。

所有用于说明的图像均来自girlysozai.com。

制备

您需要以下内容：

Python3

我认为使用Anaconda是安全的。
参考：
使用Anaconda

安装Python环境

开启CV

参考：
[Python]将OpenCV与Python结合使用(基本)

lbpcascade_animeface

https://github.com/nagadomi/lbpcascade_animeface
下载后，将其放在脚本所在的目录中。

如何使用

第一个参数是包含原始图像的目录，第二个参数是输出目标目录。
如果没有输出目标目录，请创建它。
请注意，如果该文件已经存在，它将被覆盖。

执行此操作时，对于原始图像目录中的每个图像，
使用lbpcascade_animeface执行面部检测，结果显示在白色框中。

蓝框是当前选定的区域，如果要选择其他区域，请使用键盘上的向右或向左键进行切换。

按下

Enter键以剪切蓝框中的区域，将其保存，然后进入下一张图像。
如果按ESC键，则将直接保存到下一张图像。

关键代码定义如下，但是根据环境的不同，可能会有所不同，因此请进行相应的调整。

如果通过lbpcascade_animeface进行的检测失败，则上述白色和蓝色框将不会出现，如下所示。

在这种情况下，请通过鼠标输入进行选择。
即使检测成功，也可以通过鼠标输入来更改范围。

如果输入范围不是正方形，则在此状态下按Enter键，框将显示为红色，并且不会保存。

调整区域使其成为正方形，框架将变为蓝色。

在此状态下，按Enter键将保存蓝框。

参考文献

我提到了以下内容。

[初学者说明] OpenCV人脸检测机制和实践(检测MultiScale)
使用OpenCV3和Python3进行对象跟踪(通过Lucas-Kanade方法由鼠标指定跟踪特征点)