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はじめに

今回は今後PBLでも活用するであろうOpencvについてプログラミングの講義で習ったので、紹介しようと思います。

Opencvとは

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）は、オープンソースのコンピュータビジョン、また機械学習のソフトウェアライブラリです。コンピュータビジョンとは、コンピュータが画像や動画の情報を扱うことの分野のことです。具体的には「顔の検出と認識、物体の識別、ビデオ内の人間の行動の分類、カメラの動きの追跡、移動物体の追跡、物体の3Dモデルの抽出、ステレオカメラからの3D点群の生成、画像をつなぎ合わせてシーン全体の高解像度画像を生成、画像データベースから類似画像を検索、フラッシュを使用して撮影された画像から赤目を除去、目の動きの追跡、風景の認識、拡張現実と重ね合わせるためのマーカーの設定などに使用」できます[1]。

作成したプログラム祖紹介します

赤色の検知システム

import cv2 import threading import numpy as np def detect_red(): global loop, text, ret, frame while loop: if not ret: continue mask=cv2.inRange(frame,(0,0,0),(20,255,255)) cnt=frame.size/3 red_cnt=np.count_nonzero(mask) if red_cnt/cnt > 0.5: text = f"Red! {red_cnt/cnt}" else: text = f"{red_cnt/cnt}" cap = cv2.VideoCapture(0) if not (cap.isOpened()): print("Not Opened") exit() ret = False text = "" loop = True th = threading.Thread(target = detect_red) th.start() while loop: ret, frame = cap.read() cv2.putText(frame, text, (100, 100), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (255, 255, 255)) if ret: cv2.imshow("Window", frame) if cv2.pollKey() & 0xFF == ord('q'): loop = False th.join() cap.release() cv2.destroyAllWindows()

カメラで取得した映像が赤色であるかどうかを調べるシステムです。このプログラムでは、色相が0から20(179が上限値)である画面上のピクセルの割合を表示し、 0.5以上であればRed!と表示されます。

顔認識およびモザイク処理

import cv2 def apply_mosaic(image,face,mosaic_scale=15): x,y,w,h=face roi=image[y-10:y+h+10, x-10:x+w+10] roi_small=cv2.resize(roi,None,fx=1/mosaic_scale,fy=1/mosaic_scale) roi_mosaic=cv2.resize(roi_small,None,fx=mosaic_scale,fy=mosaic_scale) if len(image[y-10:y-10+roi_mosaic.shape[0], x-10:x-10+roi_mosaic.shape[1]])==len(roi_mosaic): image[y-10:y-10+roi_mosaic.shape[0], x-10:x-10+roi_mosaic.shape[1]]=roi_mosaic return image if __name__=='__main__': print(cv2.data.haarcascades) model="C:/Users/sekido/Desktop/cp/cp2-12/haarcascade_frontalface_default.xml" face_cascade=cv2.CascadeClassifier(model) cap=cv2.VideoCapture(0) if not cap.isOpened(): print('Error: Could not open webcam.') exit() while True: try: ret,frame=cap.read() if not ret: print('Error: Could not read frame.') break gray=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY) faces=face_cascade.detectMultiScale(gray) for face in faces: frame=apply_mosaic(frame,face) cv2.imshow('Face Mosaic',frame) if cv2.waitKey(1)&0xFF==ord('q'): break except: continue cap.release() cv2.destroyAllWindows()

顔認識した部分にモザイク処理をして出力するシステムです。顔認識した部分を切り取り、その画像を一度1/15に縮尺して、戻すことでモザイクがかかった顔の画像を生成し、下の映像に張り付けて出力することでモザイク処理を行っています。

Opencvを使ってみました！

はじめに

Opencvとは

作成したプログラム祖紹介します

赤色の検知システム

顔認識およびモザイク処理

参考