リアルタイムで「顔」をぼかす！実践的なチュートリアル

みなさんこんにちは。今日は実践的なチュートリアルを皆さんと共有したいと思います。

いつものように、まずは結果を見てみましょう（目標があることを確認してください）。

顔認識技術の発達により、私たちの日常生活は大きく便利になりましたが、プライバシーの問題もあります。そして、犯罪者が違法行為を行うために利用される可能性もあります。

そのため、多くのビデオブロガーは通行人の画像をぼかします。しかし、手動でコーディングするのは非常に面倒な作業です。1 フレームの画像であれば比較的簡単ですが、ビデオのフレーム レートが 25FPS、つまり 1 秒間に 25 フレームの画像があると仮定すると、数分間のビデオの場合、作業量も非常に膨大になります。

そこで、プログラムを使って、このような操作を自動で実行してみます！

Opencv、Mediapipe、Python を使用して、顔をリアルタイムでぼかすことができます。

これは 2 つのステップで実行できます。

• コーディングする前に、まず顔の位置を決める
• 顔を取り出してぼかしを入れ、処理した顔をビデオフレームに戻します（ビデオ処理も同様です）

(宿題: 自分以外の人をコーディングするにはどうすればいいですか?)

1.コーディングする前に、まず顔の位置を決める

いつものように、まず環境を設定し、必要なライブラリ（OpenCVとMediaPipe）をインストールします。

 pip install opencv-python pip install mediapipe

MediaPipe ライブラリは、顔のキーポイント検出用のモジュールを提供します。

詳細については、https://google.github.io/mediapipe/solutions/face_mesh.html を参照してください。

もちろん、顔のキーポイント検出用のコードもプロジェクト コードに提供されています。

「facial_landmarks.py」のファイル:

顔キーポイント検出の効果図

コードのこの部分を一緒に書いてみましょう:

• まず、顔のキーポイント検出に必要なライブラリとモジュールをインポートします。

 import cv2 import mediapipe as mp import numpy as np from facial_landmarks import FaceLandmarks # Load face landmarks fl = FaceLandmarks()

• 次に、検出された顔のキーポイントのうち、キーポイントの最外側の円を使用して、多角形（顔の輪郭）を描画します。ここでは、opencv の convxhull() 関数を使用して次のことを実現できます。

 # 1. Face landmarks detection landmarks = fl.get_facial_landmarks(frame) convexhull = cv2.convexHull(landmarks)

描画後の結果は次のとおりです。

次に、上記で抽出した顔のキーポイント座標を使用してマスクを作成し、ビデオフレーム内の関心領域を抽出します。

 # 2. Face blurrying mask = np.zeros((height, width), np.uint8) # cv2.polylines(mask, [convexhull], True, 255, 3) cv2.fillConvexPoly(mask, convexhull, 255)

結果は以下のようになります。

このマスクを取得した後、顔をさらにぼかす（コード化する）ことができます。

ぼかし操作には、OpenCV の cv2.blur() 関数を使用します。

 # Extract the face frame_copy = cv2.blur(frame_copy, (27, 27)) face_extracted = cv2.bitwise_and(frame_copy, frame_copy, mask=mask)

結果：

現時点では、顔のコーディング操作は実現しています。残っているのは、顔以外の領域を抽出して最終結果に結合することです。

顔の外側の領域（背景）を抽出するには、上記のマスクを反転するだけです。

背景抽出:

 # Extract background background_mask = cv2.bitwise_not(mask) background = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=background_mask)

画像の詳細を見ると、背景は完全に見えていますが、顔の部分が黒くなっていることがわかります。これは、次のステップで顔にぼかしを適用する空白領域です。

最後のステップは、上記の 2 つのステップで取得した顔マスクと背景を追加することです。ここでは、目的を達成するために cv2.add() を使用します。

 # Final result result = cv2.add(background, face_extracted)

結果：

これは画像のフレームの処理です。

2. 顔を取り出してぼかし、処理した顔をビデオフレームに戻します。

上記の操作はすべて、画像の 1 つのフレームに対して処理されます。ビデオを出力する必要がある場合も、原理はまったく同じです。ビデオを一連の画像に分割するだけです。

いくつか小さな変更を加えます:

（１）入力ファイル（画像→動画）

 cap = cv2.VideoCapture("person_walking.mp4")

（２）入力ビデオフレームに対してループトラバーサルを実行する。

 while True: ret, frame = cap.read() frame = cv2.resize(frame, None, fx=0.5, fy=0.5) frame_copy = frame.copy() height, width, _ = frame.shape ...