複数の写真に処理を施せるようにしたい。

Question

cascadeファイルを使用することで特定の領域を黒く塗りつぶすコードを作成しました。
しかし、今のままでは一枚ずつしか処理を施すことが出来ない状態です。そこで、ディレクトリ内に含まれる複数の写真を一度に処理できるようにしたいです。
試したことはfor文を使用した他のコードを参照し、見よう見まねで記述してみたのですが上手くいきません。どなたかご教示お願いいたします。

ツリー：
/content/drive/My Drive/eye/A/(0).jpg
/content/drive/My Drive/eye/A/(1).jpg
/content/drive/My Drive/eye/A/(2).jpg
/content/drive/My Drive/eye/A/(3).jpg
/content/drive/My Drive/eye/B/(0).jpg
/content/drive/My Drive/eye/B/(1).jpg
/content/drive/My Drive/eye/B/(2).jpg
/content/drive/My Drive/eye/B/(3).jpg
/content/drive/My Drive/eye/C/(0).jpg
/content/drive/My Drive/eye/C/(1).jpg
/content/drive/My Drive/eye/C/(2).jpg
/content/drive/My Drive/eye/C/(3).jpg
/content/drive/My Drive/eye/D/(0).jpg
/content/drive/My Drive/eye/D/(1).jpg
/content/drive/My Drive/eye/D/(2).jpg
/content/drive/My Drive/eye/D/(3).jpg

コード：

drive.mount('/content/drive')
from __future__ import print_function
import cv2

# 顔検出インスタンス生成
cascadePath = '/content/drive/My Drive/opencv-master/data/haarcascades/haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml'
faceCascade = cv2.CascadeClassifier(cascadePath)

# 画像ファイル読み込み


img = cv2.imread('/content/drive/My Drive/eye/A/(0).jpg')

# 最小Windowサイズを定義
minW = 0.1*640
minH = 0.1*480

# グレースケールに変換
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 顔検出
faces = faceCascade.detectMultiScale( 
    gray,
    scaleFactor = 1.2,
    minNeighbors = 3,
    minSize = (int(minW), int(minH)),
    )

# 検出箇所を塗りつぶすためのループ
for x, y, w, h in faces:
   img [y: y + h, x: x + w] = [0, 0, 0] #色指定

# 画像保存
cv2.imwrite('/content/drive/My Drive/eye/塗りつぶし.png',img) 

見よう見まねで記述したコード

from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')
from __future__ import print_function
import cv2

image_count =100
# 顔検出インスタンス生成
cascadePath = '/content/drive/My Drive/opencv-master/data/haarcascades/haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml'
faceCascade = cv2.CascadeClassifier(cascadePath)

# 画像ファイル読み込み

for i in range(image_count):
 img = cv2.imread('/content/drive/My Drive/eye/A/'+'('+str(i+1)+')'+'.jpg',cv2.IMREAD_COLOR)

# 最小Windowサイズを定義
minW = 0.1*640
minH = 0.1*480

# グレースケールに変換
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 顔検出
faces = faceCascade.detectMultiScale( 
    gray,
    scaleFactor = 1.2,
    minNeighbors = 3,
    minSize = (int(minW), int(minH)),
    )

# 検出領域を塗りつぶすためのループ
for x, y, w, h in faces:
   img [y: y + h, x: x + w] = [0, 0, 0] #色指定

# 画像保存
cv2.imwrite('/content/drive/My Drive/eye/'+'('+str(i+1)+')' + '.jpg',img) 
# Do a bit of cleanup
print("\n Exit Program")

Comments

[fiveHundred]

> 試したことはfor文を使用した他のコードを参照し、見よう見まねで記述してみたのですが上手くいきません。
具体的にどのようにfor文を使って、どう上手くいかなかったのでしょうか？
これだけの情報だと「for文は初歩の初歩なので、その使い方は適当な書籍にも書かれているはずです」ぐらいしか答えようがありません。

[TakaiY]

なので、その「見よう見まねで記述し」たコードも提示していただければ、アドバイスできます。

[bibienvy]

見よう見まねで記述したコードも追加しました。どうかご覧ください。

Answer 1

動作確認はしていませんが、画像に対して処理する部分のコードを for の中に入れるだけでいいのではないでしょうか。

import cv2
from google.colab import drive

drive.mount("/content/drive")

image_count = 100

# 顔検出インスタンス生成
cascadePath = "/content/drive/My Drive/opencv-master/data/haarcascades/haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml"
faceCascade = cv2.CascadeClassifier(cascadePath)

# 画像ファイル読み込み
for i in range(image_count):
    img_path = "/content/drive/My Drive/eye/A/" + "(" + str(i + 1) + ")" + ".jpg"
    img = cv2.imread(img_path)
    assert img is not None, f"パスが間違っていて、画像の読み込みに失敗している {img_path}"

    # 最小Windowサイズを定義
    minW = 0.1 * 640
    minH = 0.1 * 480

    # グレースケールに変換
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 顔検出
    faces = faceCascade.detectMultiScale(
        gray, scaleFactor=1.2, minNeighbors=3, minSize=(int(minW), int(minH)),
    )

    # 検出領域を塗りつぶすためのループ
    for x, y, w, h in faces:
        img[y : y + h, x : x + w] = [0, 0, 0]  # 色指定

    # 画像保存
    save_path = "/content/drive/My Drive/eye/" + "(" + str(i + 1) + ")" + ".jpg"
    cv2.imwrite(save_path, img)

Comments

[bibienvy]

ありがとうございます！！！助かりました！！！