MacbookAirのカメラで顔が写ったら顔のエッジ抽出(Python3+OpenCV3+PIL)
シリーズ:
MacbookAirのカメラで顔が写ったらモザイク加工(Python3+OpenCV3+PIL)
MacbookAirのカメラで顔が写ったら顔をエッジ抽出(Python3+OpenCV3+PIL)
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前提
MacbookAirのカメラで顔が写ったらモザイク加工(Python3+OpenCV3+PIL)で作ったFaceクラスを作成しておく。
github のfaces.py
Faceクラスにget_edge_faceメソッドを実装
Faceクラスに顔が移ったらエッジ化するget_edge_faceメソッドを実装した。
[python title="get_edge_faceメソッドの内容"]
def get_edge_faces(self, image, min_size=(100, 100)):
"""
顔をエッジ化するメソッド。
image: cv2.imreadで読み取った変数
min_size: 顔判定する最小サイズの指定。
"""
# イメージをpillowで扱うことのできる形式に変換しておく。
img_edit = Image.fromarray(image)
# 顔認識
faces = self.get_faces(image, min_size)
# 顔があった場合。
if len(faces) > 0:
# 複数の顔があった場合、１つずつ四角で囲っていく。
for face in faces:
# 顔の部分の左上のx,y座標(微調整)
face_x = face[0] – 50
face_y = face[1] – 100
# 顔の部分の横の長さと縦の長さ(微調整)
face_width = face[0]+face[2] + 50
face_height = face[1]+face[3] + 100
# 顔を切り抜く
cut_face = img_edit.crop((face_x,
face_y,
face_width,
face_height))
# OpenCV用のデータに変換
cut_face = np.asarray(cut_face)
# 2次微分オペレータを使って画像のエッジを検出
img_tmp = cv2.Laplacian(cut_face, cv2.CV_32F, 8)
cut_face = cv2.convertScaleAbs(img_tmp)
# pillow用のデータに変換
cut_face = Image.fromarray(cut_face)
# 元の画像に加工した顔画像を貼り付ける。
img_edit.paste(cut_face, tuple((face_x, face_y)))
#pillow用のデータをOpenCVデータに変換
img_opencv = np.asarray(img_edit)
return img_opencv
[/python]
実行してみる。
[python title="faces.pyの実行部分"]
if __name__ == '__main__’:
face = Face()
"""
image = cv2.imread("./image/physicists.jpg", 1)
mosaic_faces = face.get_mosaic_faces(image, min_size=(10, 10))
# 表示
cv2.imshow("Show MOSAIC Image", mosaic_faces)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
"""
# カメラからキャプチャー
cap = cv2.VideoCapture(0)
while(True):
# 動画ストリームからフレームを取得
ret, frame = cap.read()
# モザイク処理
# frame = face.get_mosaic_faces(frame, ratio=40)
# cv2.imshow('MOSAIC FACE’, frame)
# エッジ
frame = face.get_edge_faces(frame)
cv2.imshow('EDGE FACE’, frame)
# qを押したら終了。
k = cv2.waitKey(1)
if k == ord('q’):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
[/python]
[shell]
(opencv_python)$ python faces.py
[/shell]
エッジ化！