顔検出をdevideした

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KoyoNoguchi 1 week ago
parent 4cb751db9a
commit 2e70ad5ede
  1. BIN
      3_9_face_detection.png
  2. 38
      3_9_face_detection.py
  3. BIN
      3_9_face_mask.png

Binary file not shown.

After

Width:  |  Height:  |  Size: 705 KiB

@ -3,26 +3,24 @@
import cv2
# --- カスケード分類器(学習済みデータ)の読み込み ---
# 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
# 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
cascade_path = cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml'
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cascade_path)
# Webカメラ初期化
# Webカメラ初期化
cap = cv2.VideoCapture(0)
if not cap.isOpened():
print("カメラを開けませんでした")
print("カメラを開けませんでした")
else:
print("顔検出を開始します。'q' キーで終了します。")
while True:
ret, frame = cap.read()
masked = frame.copy()
if not ret:
print("フレームを取得できませんでした")
print("フレームを取得できませんでした")
break
# 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
# 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
gray_img = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# グレースケール画像から顔を検出
@ -35,33 +33,23 @@ else:
# 検出されたすべての顔に対してループ処理
for (x, y, w, h) in faces:
# --- 3.92 顔を隠す処理(別の画像の貼り付け) ---
# 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
# 顔を隠す画像
mask_img = cv2.imread('mask.jpg')
if mask_img is not None:
# 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
# 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
mask_resized = cv2.resize(mask_img, (w, h))
# 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
frame[y:y + h, x:x + w] = mask_resized
else:
# '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)
# 資料の「顔を隠すような処理」を代替実行します
frame[y:y + h, x:x + w] = 0
# 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
masked[y:y + h, x:x + w] = mask_resized
# --- 3.91 顔部分を矩形で囲む ---
# 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
# 引数: (対象画像, 開始座標, 終了座標, 色(BGR), 線の太さ)
# 顔部分を矩形で囲む
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
# 結果を画面に表示
cv2.imshow('Face Detection & Masking', frame)
cv2.imshow('Face Detection', frame)
cv2.imshow('Face Masking', masked)
# 'q' キーが押されたら終了
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
# 後片付け
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

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Before

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After

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