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WEBカメラの映像から顔と目を検出して目にはモザイクをかけるやつ(Python+OpenCV)
import sys
import cv2 # OpenCV のインポート
'''
参考
@link http://ensekitt.hatenablog.com/entry/2017/12/19/200000
@link https://note.nkmk.me/python-opencv-face-detection-haar-cascade/
@link https://note.nkmk.me/python-opencv-mosaic/
@link http://workpiles.com/2015/04/opencv-detectmultiscale-scalefactor/
'''
# VideoCaptureのインスタンスを作成する。
# 引数でカメラを選べれる。
cap = cv2.VideoCapture(0)
if cap.isOpened() is False:
print("can not open camera")
sys.exit()
# 評価器を読み込み
# https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades
cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascades/haarcascade_frontalface_alt2.xml')
eye_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascades/haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml')
def mosaic(src, ratio=0.1):
small = cv2.resize(src, None, fx=ratio, fy=ratio, interpolation=cv2.INTER_NEAREST)
return cv2.resize(small, src.shape[:2][::-1], interpolation=cv2.INTER_NEAREST)
def mosaic_area(src, x, y, width, height, ratio=0.1):
dst = src.copy()
dst[y:y + height, x:x + width] = mosaic(dst[y:y + height, x:x + width], ratio)
return dst
while True:
# VideoCaptureから1フレーム読み込む
ret, frame = cap.read()
# そのままの大きさだと処理速度がきついのでリサイズ
frame = cv2.resize(frame, (int(frame.shape[1]*0.7), int(frame.shape[0]*0.7)))
# 処理速度を高めるために画像をグレースケールに変換したものを用意
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 顔検出
facerect = cascade.detectMultiScale(
gray,
scaleFactor=1.11,
minNeighbors=3,
minSize=(100, 100)
)
if len(facerect) != 0:
for x, y, w, h in facerect:
# 顔の部分(この顔の部分に対して目の検出をかける)
face_gray = gray[y: y + h, x: x + w]
# くり抜いた顔の部分を表示(処理には必要ない。ただ見たいだけ。)
show_face_gray = cv2.resize(face_gray, (int(gray.shape[1]), int(gray.shape[0])))
cv2.imshow('face', show_face_gray)
# 顔の部分から目の検出
eyes = eye_cascade.detectMultiScale(
face_gray,
scaleFactor=1.11, # ここの値はPCのスペックに依存するので適宜修正してください
minNeighbors=3,
minSize=(15, 15)
)
if len(eyes) == 0:
# 目が閉じられたとみなす
cv2.putText(
frame,
'close your eyes',
(x, y - 10), # 位置を少し調整
cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN,
2,
(0, 255,0),
2,
cv2.LINE_AA
)
else:
for (ex, ey, ew, eh) in eyes:
# 目の部分にモザイク処理
frame = mosaic_area(
frame,
int((x + ex) - ew / 2),
int(y + ey),
int(ew * 2.5),
eh
)
# 顔検出した部分に枠を描画
cv2.rectangle(
frame,
(x, y),
(x + w, y + h),
(255, 255, 255),
thickness=2
)
cv2.imshow('frame', frame)
# キー入力を1ms待って、k が27(ESC)だったらBreakする
k = cv2.waitKey(1)
if k == 27:
break
# キャプチャをリリースして、ウィンドウをすべて閉じる
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
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