人類エビス君化計画（画像処理編）

Tags #アドエビス #エンジニア

2015.07.29

こんにちは、エンジニアの中西です。

少し前の話ですが攻殻機動隊の新しい映画が公開されましたね。
サイボーグや高度なAIが出てくるSFのお話なので、IT系のエンジニアは割と好きな方が多い気がします。

攻殻機動隊といえば原作に出てくる「人形使い」やTVシリーズのS.A.Cに出てくる「笑い男」と
いった「超特A級ハッカー」が登場します。

そんな「笑い男」の最大の特徴である「顔に描画される笑い男マーク」よろしく
今回は、画像中の顔を認識してエビス君の顔マークに変えていくプログラムを作成します。

以前に当社の筋肉エンジニアの山田が書いた記事の顔認識と画像処理を合わせて笑い男マークではなく、エビス君マークに変えてみましょう。

スクリプトは以下。

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import glob
import os
from PIL import Image

# image/フォルダ内のimgで始まるファイルを一括で読み込む
filelist = glob.glob(‘./image/img*’)
filenum = len(filelist)

for i,image_path in enumerate(filelist):

# 画像を読み込む
img_name = os.path.basename(image_path).split(‘.’)[0]
print “processing: ” + img_name + ” :” + str(i+1) + “/” + str(filenum)
src_img = cv2.imread(image_path)
# 認識精度を高める為にグレースケールに変換した画像を使う。
src_gray = cv2.cvtColor(src_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 顔検出用のファイルを読み込む。実行環境によって適宜変更してください。
cascade_name = “/usr/share/OpenCV/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml”
cascade = cv2.CascadeClassifier(cascade_name)
faces = cascade.detectMultiScale(src_gray, scaleFactor=1.3,minNeighbors=3,minSize=(30,30))

# OpenCVで画像の重ねあわせが大変なのでPIL(pillow)を利用する。
layer1 = Image.open(image_path)
# 顔をマスクする画像の読み込み。
layer2 = Image.open(‘./ebis.png’,’r’)

# 検出された顔の画像を切り出して保存する
for c, face_tuple in enumerate(faces):
       face_x = face_tuple[0]
       face_y = face_tuple[1]
       face_width = face_tuple[2]
     face_height = face_tuple[3]
       resize_img = layer2.resize((face_width, face_height))
       layer1.paste(resize_img, (face_x, face_y),resize_img)
layer1.save(‘./image/result_’+str(i)+’.png’)

まずは画像処理界のアイドルLenaさんでテスト。