python 人の顔に自動でモザイクをかける

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説明

まずそれぞれ必要なモジュールをインポートする。

import matplotlib.pyplot as plt
import cv2
from mosaic import mosaic as mosaic

matplotlibはグラフを描画したり、イメージを表示するライブラリ。

cv2の部分はopencvというライブラリで画像、動画の処理機能をまとめたもの。

from mosaic import mosaic as mosaicこの部分は同じ階層にmosaic.pyという名前のファイルを作成しその中にmosaic関数を定義しておりその関数を使用できるようにしている。

mosaic.pyについては後述する。

カスケードファイルを指定して分類器を作成

カスケードファイルとはxmlで特微量を既に学習済みのデータの分類器のこと。

cascade_file = "haarcascade_frontalface_alt.xml"

haarcascade_frontalface_alt.xmlこれがカスケードファイル、https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascadesここからダウンロードした。

特微量とは特徴を数値化したもので、例えば人の顔などの特徴を数値化することでコンピューターに人の顔を判別する基準になるものと言える。

分類器は学習済みデータ（モデル）のこと。

つまりカスケードファイルは既に特徴を数値化したデータでそのデータに基づいて分類することができるものだと言える。

cascade = cv2.CascadeClassifier(cascade_file)

cv2.CascadeClassifier()で様々な物体を検出するための検出器を作成できる。第一引数にカスケードファイルを指定することで、顔パーツを検出できる。（今回は人の顔のカスケードファイルを使用しているため）

検出器は指定したカスケードファイルのデータを元に作成され、検出器に任意のデータを指定するとデータの特徴と一致するものが検出される。

画像を読み込んでグレイスケールに変換

画像を一旦グレイスケールにするのは画像の明暗によって検出を行うため。

img = cv2.imread("family.jpg")

cv2.imread()で画像読み込み

img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

ここではOpenCVの関数imread( )で画像ファイルを読み込むとBGR形式なのでcv2.cvtColor( )の第二引数にcv2.COLOR_BGR2GRAYを指定することでグレイスケールに変換することができる。

顔検出を実行

face_list = cascade.detectMultiScale(img_gray, minSize=(150,150))

CascadeClassifier.detectMultiScale( )メソッド(cascadeはCascadeClassifierで作成された検出器なので同じメソッドが使える）の第一引数にグレイスケールのデータ、第二引数にキーワード引数を利用してminSizeを指定している。これは顔と認識する範囲の最小サイズを指定していることになる。これよりも小さい物体は無視される。

if len(face_list) == 0: quit()

もしface_listに格納されたリストが空の時、処理を終了している。