Python + OpenCVで顔検出（２）〜検出時のフレーム画像をキャプチャ〜

こちらの記事で、リアルタイムカメラから顔検出するところまでできた。 kawakeee.hatenablog.com

今回は、顔検出したタイミングで画像ファイル(jpg)を生成させる。

顔検出時に条件分岐を追加
実行
ソースコード
参考記事

顔検出時に条件分岐を追加

前回のface_detect.pyにてface_listに顔検出情報が格納されると、型がtupleからndarrayに変更されるため、型を条件に画像ファイルを保存するかしないか判定する。
【一部抜粋】

# 顔が検出されたらjpgファイルを生成する
if type(face_list) is not tuple :
    cv2.imwrite('{}_{}.{}'.format('../images/capture/face', n, 'jpg'), c_frame)

【全文】

import cv2

if __name__ == '__main__':
    # 定数定義
    ESC_KEY = 27     # Escキー
    INTERVAL= 33     # 待ち時間
    FRAME_RATE = 30  # fps

    ORG_WINDOW_NAME = "org"
    GAUSSIAN_WINDOW_NAME = "gaussian"

    DEVICE_ID = 0

    # 分類器の指定
    cascade_file = "../xml/haarcascade_frontalface_alt2.xml"
    cascade = cv2.CascadeClassifier(cascade_file)

    # カメラ映像取得
    cap = cv2.VideoCapture(DEVICE_ID)

    # 初期フレームの読込
    end_flag, c_frame = cap.read()
    height, width, channels = c_frame.shape

    # ウィンドウの準備
    cv2.namedWindow(ORG_WINDOW_NAME)
    cv2.namedWindow(GAUSSIAN_WINDOW_NAME)

    # 連番の生成
    n = 0
    
    # 変換処理ループ
    while end_flag == True:

        # 画像の取得と顔の検出
        img = c_frame
        img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        face_list = cascade.detectMultiScale(img_gray, minSize=(100, 100))

        # 検出した顔に印を付ける
        for (x, y, w, h) in face_list:
            color = (0, 0, 225)
            pen_w = 3
            cv2.rectangle(img_gray, (x, y), (x+w, y+h), color, thickness = pen_w)

        # フレーム表示
        cv2.imshow(ORG_WINDOW_NAME, c_frame)
        cv2.imshow(GAUSSIAN_WINDOW_NAME, img_gray)

        # 顔が検出されたらjpgファイルを生成する
        if type(face_list) is not tuple :
            cv2.imwrite('{}_{}.{}'.format('../images/capture/face', n, 'jpg'), c_frame)
            n += 1
        
        # Escキーで終了
        key = cv2.waitKey(INTERVAL)
        if key == ESC_KEY:
            break

        # 次のフレーム読み込み
        end_flag, c_frame = cap.read()

    # 終了処理
    cv2.destroyAllWindows()
    cap.release()