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# 実験課題9
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# 3.9 顔検出
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import cv2
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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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else:
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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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break
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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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faces = face_cascade.detectMultiScale(
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gray_img,
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scaleFactor=1.1,
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minNeighbors=5,
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minSize=(30, 30)
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)
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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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# 顔を隠す画像
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mask_img = cv2.imread('mask.jpg')
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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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# 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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# 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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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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cap.release()
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cv2.destroyAllWindows() |