【OpenCV】検出した顔画像部分を切り出す方法【Python】
OpenCV を使って、Python で画像の中から顔部分を切り出したときのメモです。
顔部分の検出については、以前に記事にまとめたので、よかったら参考にしてください。
【OpenCV】画像の顔部分を検出する方法【Python】
今回は、検出した顔部分を切り取って、保存します。
用いた画像は、前回同様「Lenna」を使っています。
OpenCV での画像の x座標, y座標の表し方を簡単にまとめます。
画像の左上の頂点座標を（0, 0）とし、横（右）にいくほど x座標の値が大きくなり、縦（下）にいくほど y座標の値が大きくなります。
座標値は全て正の値となります。
出典：https://qiita.com/sino20023/items/ec7e0ac77547f3b6484b
画像の切り出す範囲は、img[]メソッドを使って、x軸とy軸それぞれ指定します。
「:」は範囲を指定する「～」に置き換えると意味が分かりやすくなります。
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import cv2 # カスケード分類器の読み込み face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') # イメージファイルの読み込み img = cv2.imread('lena_std.tif') # 顔を検知 face = face_cascade.detectMultiScale(img) # [[217 201 173 173]] print(face) # 検出した顔部分を切り出す for(x, y, w, h) in face: trim = img[y:y+h, # y軸の範囲 x:x+w] # x軸の範囲 # 切り取り処理後の画像を保存 cv2.imwrite('face_01.jpg', trim) # 検出処理後の画像を別ウィンドウで表示 cv2.imshow('face01', trim) # これがないと「応答なし」になってしまう cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() |
実効結果は、以下のようになります。
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