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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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# --- 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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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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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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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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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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# 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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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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# --- 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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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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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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# --- 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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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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# '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() |