現在、opencvを用いて、顔動画から顔部分(おでこ部)のRGBのうち、G(グリーン)だけを取り出し出力するプログラムを作成中です。このプログラムにより、G成分の動きからストレスを判別していきたいと思っています。しかし、得られた情報をグラフ化しても、撮影する環境がまったく同じでも、異なる結果が出てしまいます。そこで、以下に示すプログラムが本当にG成分のみを検出し出力しているのか、間違ったコードではないか教えていただけないでしょうか。
python
1import cv2 2import os 3import sys 4import numpy as np 5 6HAAR_FILE="haarcascade_frontalface_default.xml" 7cascade=cv2.CascadeClassifier(HAAR_FILE) 8 9cap = cv2.VideoCapture(0) 10 11 12 13while True: 14 15 ret, frame = cap.read() 16 face=cascade.detectMultiScale(frame) 17 18 for x,y,w,h in face: 19 cv2.rectangle(frame,(x,y),(x+w,y+h),(0,0,255),1) 20 21 #おでこ部分 22 xx=int(x+(5/9)*w) 23 yy=int(y+(1/13)*h) 24 zz=int(x+(6/9)*w) 25 ww=int(y+(2/13)*h) 26 #おでこ部分を四角で囲む 27 cv2.rectangle(frame,(xx,yy),(zz,ww),(0,255,0),1) 28 29 30 31 cv2.imshow('frame', frame) 32 # 対象範囲を切り出し(おでこ部) 33 boxFromX = xx #対象範囲開始位置 X座標 34 boxFromY = yy #対象範囲開始位置 Y座標 35 boxToX = zz #対象範囲終了位置 X座標 36 boxToY = ww #対象範囲終了位置 Y座標 37 38 # y:y+h, x:x+w の順で設定 39 imgBox = frame[boxFromY: boxToY, boxFromX: boxToX] 40 41 # RGB平均値を出力 42 # flattenで一次元化しmeanで平均を取得 43 b = imgBox.T[0].flatten().mean() 44 g = imgBox.T[1].flatten().mean() 45 r = imgBox.T[2].flatten().mean() 46 47 # RGB平均値を取得 48 print("%.2f" % (g)) 49 50 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): 51 break 52 53cap.release() 54cv2.destroyAllWindows()
エラーなどは全くないです。
また、これらの情報が間違っているのか合っているのか確かめる方法がありましたら教えていただきたいです。
回答2件
あなたの回答
tips
プレビュー
バッドをするには、ログインかつ
こちらの条件を満たす必要があります。
退会済みユーザー
2020/07/09 04:29
退会済みユーザー
2020/07/09 04:44