후쿠오카에서 개최된 학생 하카손에서 발표한 작품입니다.

개요

소스 코드

write_file_name = './tmp.jpg'

import http.client, urllib.request, urllib.parse, urllib.error, base64
import json
import matplotlib.pyplot as plt

import cv2
cap = cv2.VideoCapture(0) # 内臓のカメラを取得

#### Request headers
#'Content-Type': APIに送るメディアのタイプ. 
#  'application/json'(URL指定の場合), 
#  'application/octet-stream' (Local ファイル転送の場合)
#'Ocp-Apim-Subscription-Key': APIキーを指定する
headers = {
#    'Content-Type': 'application/json',
    'Content-Type': 'application/octet-stream',
    'Ocp-Apim-Subscription-Key': '[APIキー]',
#APIキー 無料体験版のため、1分間あたりに20回のトランザクション制限
#当時、１週間の無料体験版でキーを２つ取得できた
}

#### Request parameters
# 取得したい情報について、パラメータを指定する
# 'returnFaceId': 入力した顔画像に付与されるIDを返すかどうか
# 'returnFaceLandmarks' : 目や口などの特徴となる部分の座標を返すかどうか
# 'returnFaceAttributes' :　認識した顔からわかる属性を返す
#   指定できるパラメータは以下で、コンマで分けて複数指定可能
#       age, gender, headPose, smile, facialHair, 
#       glasses, emotion, hair, makeup, occlusion, 
#       accessories, blur, exposure and noise
#   今回はage,gender,emotion
params = urllib.parse.urlencode({
    'returnFaceId': 'false',
    'returnFaceLandmarks': 'false',
    'returnFaceAttributes': 'age,gender,emotion'
})

#### Request body
# 入力したい画像の指定をする. 画像URLの指定, local ファイルの指定から選択
# 画像はJPEG, PNG, GIF, BMPに対応
# サイズの上限は4MB
# 認識可能な顔のサイズは 36x36 - 4096x4096 pixelsの範囲
# 最大64個の顔を認識可能

## URL 指定の場合以下のコメントアウトを外すし、image_urlを指定する
#image_url = 'https://XXXXX'
#body = { 'url': image_url }
#body = json.dumps(body)

## Local file指定の場合
# 以下の image_file_path に読み込むファイルのパスを指定する
# image_file_path = '0006601775396431-web.jpg'
# image_file = open(image_file_path,'rb')
# body = image_file.read()
# image_file.close()

#### API request
# 接続先リージョンによっては, 以下HTTPSConnection の "westus.api.cognitive.microsoft.com" 部分は変更する.
# この場合は「westus」なので北米西部リージョン
# なお "/face/v1.0/detect?%s" の部分が接続先APIの機能を指定している

while True:
    key = cv2.waitKey(1)
    # カメラはESCキーで終了できるように。
    if key == 27:
        print("stop!")
        break

    ret, frame = cap.read()
    cv2.imwrite(write_file_name, frame)
    with open(write_file_name, 'rb') as f:
        body = f.read()

# 僕の場合は'westcentralus'でのAPI取得でしたが、ここには自分がキーを取得したリージョンを入れてください
# DATUM STUDIO さんは「westus」なので北米西部リージョンとなっておりました。
    conn = http.client.HTTPSConnection('westcentralus.api.cognitive.microsoft.com')
    conn.request("POST", "/face/v1.0/detect?%s" % params, body, headers)
    response = conn.getresponse()
    data = json.loads(response.read())    #list型

    if len(data) > 0:
        for face in data:
            attr = face["faceAttributes"]
            rect = face['faceRectangle']
            left = rect['left']
            top = rect['top']
            right = left + rect['height']
            bottom = top + rect['width']
            text = attr['gender']+'/'+str(attr['age'])
            emots = attr['emotion']

            cv2.putText(
                    frame,
                    text,
                    (left, top - 10), # 位置を少し調整
                    cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN,
                    2,
                    (0, 255,0),
                    2,
                    cv2.LINE_AA
                )

            i = 0
            for emot in emots:
                cv2.putText(
                        frame,
                        emot + ' : ' + str(emots[emot]),
                        (right + 10, top + i*40), # 位置を少し調整
                        cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN,
                        2,
                        (225, 0, 225),
                        2,
                        cv2.LINE_AA
                    )
                i += 1

            if attr["gender"] == "male":
                cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (255, 0, 0), 2)    # male -> blue
            elif attr["gender"] == "female":
                cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 0, 225), 2)    # female -> red

    conn.close()

    %matplotlib inline
    img = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    plt.imshow(img)

    blur = cv2.GaussianBlur(frame, (0, 0), 1)
    cv2.imshow('camera capture', blur)

# 一旦画像削除の命令
cap.release()
# カメラが立ち上がっているので、全てのウィンドウを閉じる
cv2.destroyAllWindows()

결과

나이와 성별 표시

감정 분석

자신의 기여

감상