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@ -3,26 +3,24 @@ |
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import cv2 |
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# --- カスケード分類器(学習済みデータ)の読み込み --- |
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# OpenCVに標準で用意されている顔検出用のXMLファイルを指定 |
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# 顔検出のためのカスケード型分類器のオブジェクトを生成 |
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cascade_path = cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml' |
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face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cascade_path) |
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# Webカメラの初期化 |
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# Webカメラを初期化 |
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cap = cv2.VideoCapture(0) |
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if not cap.isOpened(): |
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print("カメラを開けませんでした。") |
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print("カメラを開けませんでした.") |
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else: |
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print("顔検出を開始します。'q' キーで終了します。") |
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while True: |
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ret, frame = cap.read() |
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masked = frame.copy() |
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if not ret: |
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print("フレームを取得できませんでした。") |
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print("フレームを取得できませんでした.") |
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break |
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# 3.91 顔検出の精度と処理速度向上のため、グレースケール画像を作成 |
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# 顔検出の精度と処理速度向上のため,グレースケール画像を作成 |
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gray_img = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) |
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# グレースケール画像から顔を検出 |
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@ -35,33 +33,23 @@ else: |
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# 検出されたすべての顔に対してループ処理 |
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for (x, y, w, h) in faces: |
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# --- 3.92 顔を隠す処理(別の画像の貼り付け) --- |
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# 貼り付けたい画像(例: 'mask.jpg')を読み込んで顔の領域に上書きします |
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# 顔を隠す画像 |
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mask_img = cv2.imread('mask.jpg') |
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if mask_img is not None: |
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# 読み込んだ画像を、検出された顔の横幅(w)と縦幅(h)と同じサイズにリサイズ |
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# 読み込んだ画像を検出された顔と同じサイズにリサイズ |
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mask_resized = cv2.resize(mask_img, (w, h)) |
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# NumPyのスライス機能(ROI)を使い、元のフレームの顔領域を隠し用画像で上書き |
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frame[y:y + h, x:x + w] = mask_resized |
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else: |
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# 'mask.jpg' が見つからない場合は、代わりに顔領域を黒い矩形で塗りつぶして隠す(値を0にする) |
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# 資料の「顔を隠すような処理」を代替実行します |
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frame[y:y + h, x:x + w] = 0 |
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# ROIによって元のフレームの顔領域をマスク画像で上書き |
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masked[y:y + h, x:x + w] = mask_resized |
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# --- 3.91 顔部分を矩形で囲む --- |
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# 隠す処理の後に矩形を描画することで、枠線が隠されずに上から表示されます |
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# 引数: (対象画像, 開始座標, 終了座標, 色(BGR), 線の太さ) |
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# 顔部分を矩形で囲む |
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cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) |
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# 結果を画面に表示 |
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cv2.imshow('Face Detection & Masking', frame) |
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cv2.imshow('Face Detection', frame) |
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cv2.imshow('Face Masking', masked) |
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# 'q' キーが押されたら終了 |
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if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): |
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break |
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# 後片付け |
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cap.release() |
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cv2.destroyAllWindows() |