Python + OpenCVで顔検出(3)〜検出箇所のみに画像トリミング〜
こちらの記事で、リアルタイムカメラから顔検出→画像生成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顔検出部分の画像ファイル(jpg)を生成させる。
顔検出箇所をトリミング
顔検出時に黒枠で囲む際の座標情報を用いて、フレームをトリミングする。 【一部抜粋】
# 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) # face_image:顔検出した部分だけにトリミングする face_image = img_gray[y:y+h, x:x+w]
【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) # face_image:顔検出した部分だけにトリミングする face_image = img_gray[y:y+h, x:x+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 : # face_imageを画像ファイルとして生成する cv2.imwrite('{}_{}.{}'.format('../images/trim/face', n, 'jpg'), face_image) 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()
実行
pictureフォルダ(画面右)に、顔検出がされる度に顔検出箇所部分のみにトリミングされた画像ファイルが生成される事を確認。
ソースコード
今回のソースコードは以下のリポジトリのface_detect_trim.py
から転載。
github.com
参考記事
OpenCVの画像トリミングについての参考記事
www.pynote.info