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たぶんOK

2020/11/01 06:20

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@@ -1,11 +1,27 @@
+![GMH](e04a040db1d617c2711f7c4da8dff350.jpeg)
+![35%](f23542e186925f3dbaa7c75788fc4f0e.jpeg)
+![65%](bb334e606d44a7744dae99050fe05df4.jpeg)
+![FEA](eb93786cade8449fe8db63e7c9b88607.jpeg)
-**技量を試そうと途中まで直したものを掲載します。これではうまく動きません…**
+※画像はwikiより。共にプログラマー界のスーパーおかあちゃんです。
+コメントにも書きましたが、細かいエラーがたくさんありましたので個別には書きません。コメントと行間を察する温かい気持ちでコードを読んでください。
+---
+なお、fourteenlengthは「技量を証明したくて、むしゃくしゃしてやった、後悔はしていない」などと意味不明なことを供述しており…
 ```Python3
 import argparse
 import cv2
 import numpy as np
@@ -24,8 +40,6 @@
 from imutils import face_utils# <--追加
 def Face_landmarks(image_path):
     print("[INFO] loading facial landmark predictor...")
@@ -34,21 +48,21 @@
-    path = os.getcwd()
+    path = os.path.split(__file__)[0]+"\" # <--デバグ用に修正
     print(path)
-    predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")
+    predictor = dlib.shape_predictor(path + "shape_predictor_68_face_landmarks.dat")    # <--デバグ用に修正
-    image = cv2.imread(image_path)
+    image = cv2.imread(path + image_path)# <--デバグ用に修正
-    if image is None:# <--追加
+    --追加
         # 画像が読めないとNoneになるため
@@ -142,15 +156,29 @@
 if __name__ == '__main__':
-    # filename = 'image/MarilynMonroe.jpg'
     filename = 'image/Grace_Murray_Hopper.jpg'
     name,ext = os.path.splitext(filename)
+    path = os.path.split(__file__)[0]+"\" # <--デバグ用に
-    img = cv2.imread(filename)
+    img = cv2.imread(path + filename)# <--デバグ用に修正
+    if img is None:# <--追加
+        # 画像が読めないとNoneになるため
+        print("File loading error @ __name__ == '__main__'")
+        sys.exit()
     points = Face_landmarks(filename) # failname --> filename
@@ -170,6 +198,8 @@
         cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.35, (0, 0, 255), 1)
     cv2.imwrite('%s-points.jpg' %name,img)
@@ -256,8 +286,6 @@
             ind = []
             for j in range(0, 3):
                 for k in range(0, len(points)):
@@ -270,9 +298,9 @@
                             delaunayTri.append((ind[0], ind[1], ind[2]))
+        # print(delaunayTri)
-    pt = []
+        pt = []
@@ -324,7 +352,7 @@
     """
     # 各三角形の座標を含む最小の矩形領域 （バウンディングボックス）を取得
@@ -356,21 +384,21 @@
-    # 三角形のマスクを生成
+        # 三角形のマスクを生成
-    # 三角形の領域のピクセル値は1で、残りの領域のピクセル値は0になる
+        # 三角形の領域のピクセル値は1で、残りの領域のピクセル値は0になる
-    mask = np.zeros((r[3], r[2], 3), dtype = np.float32)
+        mask = np.zeros((r[3], r[2], 3), dtype = np.float32)
-    cv2.fillConvexPoly(mask, np.int32(tRect), (1.0, 1.0, 1.0), 16, 0)
+        cv2.fillConvexPoly(mask, np.int32(tRect), (1.0, 1.0, 1.0), 16, 0)
-    # アフィン変換の入力画像を用意
+        # アフィン変換の入力画像を用意
-    img1Rect = img1[r1[1]:r1[1] + r1[3], r1[0]:r1[0] + r1[2]]
+        img1Rect = img1[r1[1]:r1[1] + r1[3], r1[0]:r1[0] + r1[2]]
-    img2Rect = img2[r2[1]:r2[1] + r2[3], r2[0]:r2[0] + r2[2]]
+        img2Rect = img2[r2[1]:r2[1] + r2[3], r2[0]:r2[0] + r2[2]]
@@ -400,18 +428,14 @@
     # マスクと投影結果を使用して論理AND演算を実行し、
     # 三角形領域の投影されたピクセル値を取得しOutput用画像にコピー
     img[r[1]:r[1]+r[3], r[0]:r[0]+r[2]] = img[r[1]:r[1]+r[3], r[0]:r[0]+r[2]] * ( 1 - mask ) + imgRect * mask
-    # cv2.imshow("img",img)#  <-- 追加
-    # cv2.waitKey(10) #  <-- 追加
     return img#  <-- 追加
@@ -432,33 +456,27 @@
-# if name == 'main' : <-- 修正
+if __name__ == '__main__': #  <-- 修正
-if __name__ == '__main__':
     os.makedirs("./output",exist_ok=True) # <-- 追加
+    path = os.path.split(__file__)[0]+"\" # <--デバグ用に追加
     # モーフィングする画像取得
-    # filename1 = 'image/AudreyHepburn.jpg'
-    # filename2 = 'image/MarilynMonroe.jpg'
     filename1 = 'image/Grace_Murray_Hopper.jpg'
     filename2 = 'image/Frances_Elizabeth_Allen.jpg'
-    img1 = cv2.imread(filename1)
+    img1 = cv2.imread(path + filename1)
-    img2 = cv2.imread(filename2)
+    img2 = cv2.imread(path + filename2)
@@ -504,10 +522,6 @@
     # 顔の特徴点を取得
-    # points1 = face_landmarks.Face_landmarks(filename1)
-    # points2 = face_landmarks.Face_landmarks(filename2)
     points1 = Face_landmarks(filename1) # <--修正
     points2 = Face_landmarks(filename2) # <--修正
@@ -516,9 +530,7 @@
     # 1～99%割合を変えてモーフィング
-    # for cnt in range(1, 100):
+    for cnt in range(1, 100):
-    for cnt in range(1, 100,10): # <--デバグ用に修正
         alpha = cnt * 0.01
@@ -532,8 +544,6 @@
         # ドロネーの三角形（座標配列とpoints要素番号）を取得
-        # triangles, delaunay = face_delaunay.Face_delaunay(rect,points)
         triangles, delaunay = Face_delaunay(rect,points1,points2,alpha)# <--修正
@@ -542,7 +552,7 @@
         imgMorph = np.zeros(img1.shape, dtype = img1.dtype)
         # ドロネー三角形の配列要素番号を読込
@@ -558,19 +568,17 @@
-        # モーフィング画像を作成
+            # モーフィング画像を作成
-        # Face_morph(img1, img2, imgMorph, tri1, tri2, tri, alpha)
-        imgMorph = Face_morph(img1, img2, imgMorph, tri1, tri2, tri, alpha) #<--修正
+            imgMorph= Face_morph(img1, img2, imgMorph, tri1, tri2, tri, alpha) #<--修正
         # モーフィング画像をint型に変換し出力
         imgMorph = np.uint8(imgMorph)
-        cv2.imwrite('output/picture-%s.jpg' % str(cnt).zfill(3),imgMorph)
+        cv2.imwrite(path +'output/alpha_[%s]_picture-%s.jpg' % (str(cnt).zfill(2),str(cnt).zfill(3)),imgMorph) #<--修正
         cv2.imshow("imgMorph",imgMorph) # <-- 追加