Python开发绝招：通过OpenCV实现颜值评分！

近年来，随着人们对美的追求不断增加，颜值评分在社交网络、娱乐圈等领域得到了广泛运用。今天我们就来讲解一个利用Python和OpenCV实现颜值评分的方法。 

一、前期准备

本次实验需安装Python3、OpenCV以及numpy库。其中OpenCV是本文的重点，需具备一定的图像处理思维。这里我们以Windows系统为例，安装OpenCV的方法如下： 

1.安装Python3 

前往Python官网下载相应版本的Python3安装包，安装时记得勾选安装pip，以便后续安装OpenCV等其它库。

2.安装numpy库 

在命令行中输入以下命令： 

pip install numpy 

3.安装OpenCV 

在命令行中输入以下命令： 

pip install opencv-python 

其它系统安装方法请自行查询。

二、实现方法 

1.导入相关库 

首先，我们需要导入相关库。 

import cv2
import numpy as np

2.打开图像 

准备好待评分的图像。我们可以直接使用OpenCV提供的函数cv2.imread()打开图像，如下所示： 

img = cv2.imread('Beauty.jpg')

这里的'Beauty.jpg'是待评分的图像文件名。

3.图像处理 

为了提高颜值评分的准确性，我们需要先对图像进行一些处理。 

3.1去噪 

使用OpenCV提供的函数cv2.medianBlur()去除图像噪声： 

img = cv2.medianBlur(img, 5)

这里的参数5表示去除噪声的程度，可以根据实际情况调整。

3.2灰度化 

将彩色图像转换为灰度图像： 

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

3.3人脸检测 

使用OpenCV提供的人脸检测函数cv2.CascadeClassifier()进行人脸检测： 

face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)

这里的'haarcascade_frontalface_default.xml'是人脸检测的分类器，可以在OpenCV官网下载。detectMultiScale()函数会返回检测到的人脸坐标。

3.4人脸裁剪 

将图像裁剪为人脸大小，提高评分的准确性： 

for (x,y,w,h) in faces:
    face_img = img[y:y+h, x:x+w]

4.颜值评分 

接下来，我们需要实现颜值评分的算法。这里我们使用VGG-Face模型进行人脸识别，并根据识别结果输出颜值评分。

4.1加载VGG-Face模型 

VGG-Face是一个经典的人脸识别模型，它可以对人脸进行特征提取。我们可以使用Keras库加载VGG-Face模型： 

from keras.models import load_model

model = load_model('vgg_face.h5')

这里的'vgg_face.h5'是预训练好的VGG-Face模型文件，可以在GitHub上下载。

4.2识别人脸 

使用VGG-Face模型对人脸进行识别，并输出人脸向量： 

face_img = cv2.resize(face_img,(224,224))
face_img = np.expand_dims(face_img,axis=0)
face_img = face_img/255.0

pred = model.predict(face_img)

这里的224×224是VGG-Face模型的输入大小，pred是人脸向量，可以用于后续的颜值评分。

4.3计算颜值评分 

根据人脸向量计算颜值评分。我们可以使用余弦相似度来度量两个向量的相似程度，越接近1代表相似度越高。这里我们定义一个函数cosine_similarity()计算余弦相似度： 

def cosine_similarity(a,b):
    cos_sim = np.dot(a,b)/(np.linalg.norm(a)*np.linalg.norm(b))
    return cos_sim

然后，根据人脸向量和一个参考向量计算余弦相似度： 

ref_vector = model.predict(np.expand_dims(cv2.imread('Ref.jpg'),axis=0))

score = cosine_similarity(pred, ref_vector)

这里的'Ref.jpg'是一个参考图像，用于计算颜值分数。可以根据实际需求替换。

5.输出评分 

最后，将评分输出到图像上： 

cv2.putText(img, 'Score: {:.2f}'.format(score), (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 255, 0), 2)

这里的putText()函数可以在图像上输出文字，'Score: {:.2f}'.format(score)表示输出评分至小数点后两位。

三、总结 

本文介绍了如何使用Python和OpenCV实现颜值评分的方法。通过图像处理和人脸识别技术，可以提高颜值评分的准确性。希望本文能够为读者提供一些思路和灵感。