RaspberryPi + USBカメラ + Paython + OpenCV を使って、顔モザイク処理済のWebフォトアルバムを自動生成するシステム

camera.py

# -*- coding:utf-8 -*-

# OpenCVの検出器を指定
cascade_list = [
'/usr/share/opencv/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml', #正面顔
'/usr/share/opencv/haarcascades/haarcascade_profileface.xml', #横顔
# '/usr/share/opencv/haarcascades/haarcascade_eye.xml', #目
# '/usr/share/opencv/haarcascades/haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml', #眼鏡を掛けた目
# '/usr/share/opencv/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt2.xml', #正面顔
# '/usr/share/opencv/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt_tree.xml', #正面顔
# '/usr/share/opencv/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml', #正面顔
# '/usr/share/opencv/haarcascades/haarcascade_fullbody.xml', #全身
# '/usr/share/opencv/haarcascades/haarcascade_lefteye_2splits.xml', #左目
# '/usr/share/opencv/haarcascades/haarcascade_lowerbody.xml', #下半身
# '/usr/share/opencv/haarcascades/haarcascade_mcs_eyepair_big.xml', #目
# '/usr/share/opencv/haarcascades/haarcascade_mcs_eyepair_small.xml', #目
# '/usr/share/opencv/haarcascades/haarcascade_mcs_leftear.xml', #左耳
# '/usr/share/opencv/haarcascades/haarcascade_mcs_lefteye.xml', #左目
# '/usr/share/opencv/haarcascades/haarcascade_mcs_mouth.xml', #口
# '/usr/share/opencv/haarcascades/haarcascade_mcs_nose.xml', #鼻
# '/usr/share/opencv/haarcascades/haarcascade_mcs_rightear.xml', #右耳
# '/usr/share/opencv/haarcascades/haarcascade_mcs_righteye.xml', #右目
# '/usr/share/opencv/haarcascades/haarcascade_mcs_upperbody.xml', #上半身
# '/usr/share/opencv/haarcascades/haarcascade_righteye_2splits.xml', #右目
# '/usr/share/opencv/haarcascades/haarcascade_smile.xml', #笑顔
# '/usr/share/opencv/haarcascades/haarcascade_upperbody.xml' #上半身
]
#ライブラリを読み込む
import cv2
from PIL import Image
import datetime

#カメラから画像データを生成(解像度はカメラハードウェアに依存)
capture = cv2.VideoCapture(0)
capture.set(cv2.cv.CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 640)  #2048
capture.set(cv2.cv.CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480) #1539
if capture.isOpened() is False:
    raise("IO Error")
ret, cv_image = capture.read()
capture.release()

# 日時ファイル名で、とりあえず保存
output_file = datetime.datetime.now().strftime('%Y%m%d%H%M%S') + ".jpg"
cv2.imwrite(output_file, cv_image)
imageOut = Image.open(output_file)

# 処理を軽くするためにグレイスケール変換
image_gray = cv2.cvtColor(cv_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 指定した検出器の数だけループ
for cascade_xml in cascade_list:
    # 顔の情報データ
    cascade = cv2.CascadeClassifier(cascade_xml)
    # ライブラリに顔検出してもらう
    facerect = cascade.detectMultiScale(image_gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=1, minSize=(1, 1))
    # 顔が１つ以上あったら
    if len(facerect) > 0:
        # 顔検出した部分をモザイク
        for rect in facerect:
            rect = rect.tolist()  # とりあえずnumpyのままだと使い辛いのでリストに変換。

            # 顔だけ切り抜いて
            face = imageOut.crop((rect[0], rect[1], rect[0]+rect[2], rect[1]+rect[3]))  
            face = face.resize((rect[2]/40, rect[3]/40))  # 40分の1のサイズに圧縮。
            face = face.resize(rect[2:])  # 元に戻せばモザイク画像の完成。

            # モザイクかけたものを元の画像に貼り付ける。
            imageOut.paste(face, tuple(rect[:2]))

# 修正したJPGファイル
imageOut.save(output_file)


# Webサーバにアップロードする
from ftplib import FTP
ftp = FTP("") #ホスト名
ftp.set_pasv("true")
ftp.login("", "")  #ログインIDとパス
fp = open(output_file, "rb")  #アップロードするファイル名
upload_path = '/' + output_file[0:10] #ファイル名からフォルダを生成(これだと、時間単位で生成)
try:
    ftp.mkd(upload_path)
except:
    print 'can not ftp mkdir'
ftp.cwd(upload_path)
ftp.storbinary("STOR "+output_file, fp) #ホスト側のディレクトリ
ftp.close()
fp.close()