20200122
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開始行:
**detectクラスの改造 [#p9623751]
-検出をOpenCVではなくdlibでやってみる
***Detector.py [#aabc3230]
import cv2
import dlib
import numpy as np
import imutils
from imutils import face_utils
#顔と口を検出するクラス
#引数:detector 顔判別器 predictor 口などを検出すると...
#detect()は画像のパスを入力すると顔検出と口検出をしてく...
#flag = 1 だと画像に検出結果を描画して表示する. flag = 0...
#出力は検出された顔と口の矩形領域
#形式 face = [[左上のx座標, y座標, 右下のx座標,y座標]......
# mouth = [[x,y]...] (1つの口につき20点ずつ)
class Detector():
def __init__(self,detector,predictor):
self.detector = detector
self.predictor = predictor
def detect(self,img_path, plot_flag):
img = cv2.imread(img_path)
img = imutils.resize(img, width=500)
img_rgb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
mouth=[]
face = []
temp = []
# frontal_face_detectorクラスは矩形, スコア, サ...
dets, scores, idx = self.detector.run(img_rgb, 1)
if len(dets) > 0:
clone = img.copy()
for det in dets:
if plot_flag == 1:
cv2.rectangle(clone, (det.left(), de...
buf = [det.left(),det.top(),det.right(),...
face.append(buf)
j = 0
#口検出
for i, rect in enumerate(dets):
shape = self.predictor(img_rgb, rect)
shape = face_utils.shape_to_np(shape)
#口検出結果の処理
for (x, y) in shape[48:68]:
if plot_flag == 1 : ...
cv2.circle(clone, (x, y), 1, (0,...
temp.append([x,y])
mouth.append(temp[j*20 : (j+1)*20])
j+=1
if plot_flag == 1 :
cv2.imshow('img', clone)
c = cv2.waitKey(0)
return face ,mouth
else :
return None,None
**test.py [#a113b0de]
from Detector import Detector
import cv2
import dlib
import numpy as np
import imutils
from imutils import face_utils
img = "image/frame_098.jpg"
predictor_path = "./shape_predictor_68_face_landmarks.dat"
predictor = dlib.shape_predictor(predictor_path)
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
det = Detector(detector,predictor)
face, mouth = det.detect(img,1)
***結果 [#o02fb14e]
#ref("out.jpg");
[[seminar-personal/fukumoto2017]]
終了行:
**detectクラスの改造 [#p9623751]
-検出をOpenCVではなくdlibでやってみる
***Detector.py [#aabc3230]
import cv2
import dlib
import numpy as np
import imutils
from imutils import face_utils
#顔と口を検出するクラス
#引数:detector 顔判別器 predictor 口などを検出すると...
#detect()は画像のパスを入力すると顔検出と口検出をしてく...
#flag = 1 だと画像に検出結果を描画して表示する. flag = 0...
#出力は検出された顔と口の矩形領域
#形式 face = [[左上のx座標, y座標, 右下のx座標,y座標]......
# mouth = [[x,y]...] (1つの口につき20点ずつ)
class Detector():
def __init__(self,detector,predictor):
self.detector = detector
self.predictor = predictor
def detect(self,img_path, plot_flag):
img = cv2.imread(img_path)
img = imutils.resize(img, width=500)
img_rgb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
mouth=[]
face = []
temp = []
# frontal_face_detectorクラスは矩形, スコア, サ...
dets, scores, idx = self.detector.run(img_rgb, 1)
if len(dets) > 0:
clone = img.copy()
for det in dets:
if plot_flag == 1:
cv2.rectangle(clone, (det.left(), de...
buf = [det.left(),det.top(),det.right(),...
face.append(buf)
j = 0
#口検出
for i, rect in enumerate(dets):
shape = self.predictor(img_rgb, rect)
shape = face_utils.shape_to_np(shape)
#口検出結果の処理
for (x, y) in shape[48:68]:
if plot_flag == 1 : ...
cv2.circle(clone, (x, y), 1, (0,...
temp.append([x,y])
mouth.append(temp[j*20 : (j+1)*20])
j+=1
if plot_flag == 1 :
cv2.imshow('img', clone)
c = cv2.waitKey(0)
return face ,mouth
else :
return None,None
**test.py [#a113b0de]
from Detector import Detector
import cv2
import dlib
import numpy as np
import imutils
from imutils import face_utils
img = "image/frame_098.jpg"
predictor_path = "./shape_predictor_68_face_landmarks.dat"
predictor = dlib.shape_predictor(predictor_path)
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
det = Detector(detector,predictor)
face, mouth = det.detect(img,1)
***結果 [#o02fb14e]
#ref("out.jpg");
[[seminar-personal/fukumoto2017]]
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