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8.4 KiB
Python
Executable File
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Python
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#!/usr/bin/env python3
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"""
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顔検出処理の単体デバッグスクリプト
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Usage:
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# 画像ファイルで検出をテスト
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python debug_detector.py --image path/to/image.jpg
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# 動画ファイルで検出をテスト（指定フレームのみ）
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python debug_detector.py --video path/to/video.mp4 --frame 100
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# 動画ファイルで複数フレームをテスト
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python debug_detector.py --video path/to/video.mp4 --start 0 --end 10
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# 結果を保存
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python debug_detector.py --image test.jpg --output result.jpg
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"""
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import argparse
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import sys
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from pathlib import Path
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import cv2
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import numpy as np
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# プロジェクトルートをパスに追加
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project_root = Path(__file__).parent
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sys.path.insert(0, str(project_root))
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from server.detector import YOLOFaceDetector
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def draw_detections(image: np.ndarray, detections, mask=None):
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"""
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検出結果を画像に描画
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Args:
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image: 元画像（BGR）
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detections: 検出結果のリスト [(x, y, w, h, conf), ...]
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mask: マスク画像（オプション）
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Returns:
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描画済み画像
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"""
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output = image.copy()
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# マスクをオーバーレイ
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if mask is not None:
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# マスクを3チャンネルに変換
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mask_colored = cv2.cvtColor(mask, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
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# 赤色でオーバーレイ（半透明）
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mask_overlay = np.zeros_like(output)
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mask_overlay[:, :, 2] = mask # 赤チャンネル
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output = cv2.addWeighted(output, 1.0, mask_overlay, 0.3, 0)
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# バウンディングボックスを描画
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for (x, y, w, h, conf) in detections:
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# ボックス
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cv2.rectangle(output, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
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# 信頼度テキスト
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label = f"{conf:.2f}"
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label_size, baseline = cv2.getTextSize(label, cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, 1)
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y_label = max(y, label_size[1])
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cv2.rectangle(
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output,
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(x, y_label - label_size[1]),
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(x + label_size[0], y_label + baseline),
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(0, 255, 0),
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-1
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)
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cv2.putText(
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output,
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label,
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(x, y_label),
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cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
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0.5,
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(0, 0, 0),
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1
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)
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return output
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def debug_image(args, detector):
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"""画像ファイルで検出をデバッグ"""
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print(f"画像を読み込み中: {args.image}")
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image = cv2.imread(args.image)
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if image is None:
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print(f"エラー: 画像を読み込めません: {args.image}")
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return
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print(f"画像サイズ: {image.shape[1]}x{image.shape[0]}")
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# 検出実行
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print("顔検出を実行中...")
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detections = detector.detect(image)
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print(f"\n検出結果: {len(detections)}個の顔を検出")
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for i, (x, y, w, h, conf) in enumerate(detections):
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print(f" [{i+1}] x={x}, y={y}, w={w}, h={h}, conf={conf:.3f}")
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# マスク生成
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if len(detections) > 0:
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mask = detector.generate_mask(
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image.shape,
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detections,
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mask_scale=args.mask_scale,
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feather_radius=args.feather_radius
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)
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else:
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mask = None
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# 結果を描画
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result = draw_detections(image, detections, mask)
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# 表示または保存
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if args.output:
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cv2.imwrite(args.output, result)
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print(f"\n結果を保存しました: {args.output}")
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if mask is not None and args.save_mask:
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mask_path = args.output.replace('.', '_mask.')
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cv2.imwrite(mask_path, mask)
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print(f"マスクを保存しました: {mask_path}")
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else:
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cv2.imshow("Detection Result", result)
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if mask is not None:
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cv2.imshow("Mask", mask)
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print("\nキーを押して終了してください...")
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cv2.waitKey(0)
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cv2.destroyAllWindows()
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def debug_video(args, detector):
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"""動画ファイルで検出をデバッグ"""
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print(f"動画を読み込み中: {args.video}")
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cap = cv2.VideoCapture(args.video)
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if not cap.isOpened():
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print(f"エラー: 動画を開けません: {args.video}")
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return
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total_frames = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))
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fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
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width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
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height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
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print(f"動画情報: {width}x{height}, {fps:.2f}fps, {total_frames}フレーム")
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# フレーム範囲の決定
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start_frame = args.start if args.start is not None else args.frame
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end_frame = args.end if args.end is not None else args.frame
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start_frame = max(0, min(start_frame, total_frames - 1))
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end_frame = max(0, min(end_frame, total_frames - 1))
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print(f"処理範囲: フレーム {start_frame} - {end_frame}")
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# 出力動画の準備
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out_writer = None
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if args.output:
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fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')
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out_writer = cv2.VideoWriter(args.output, fourcc, fps, (width, height))
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# フレーム処理
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for frame_idx in range(start_frame, end_frame + 1):
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cap.set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES, frame_idx)
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ret, frame = cap.read()
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if not ret:
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print(f"警告: フレーム {frame_idx} を読み込めませんでした")
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continue
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# 検出実行
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detections = detector.detect(frame)
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# マスク生成
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if len(detections) > 0:
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mask = detector.generate_mask(
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frame.shape,
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detections,
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mask_scale=args.mask_scale,
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feather_radius=args.feather_radius
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)
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else:
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mask = None
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# 結果を描画
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result = draw_detections(frame, detections, mask)
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print(f"フレーム {frame_idx}: {len(detections)}個の顔を検出")
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# 保存または表示
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if out_writer:
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out_writer.write(result)
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else:
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cv2.imshow(f"Frame {frame_idx}", result)
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if mask is not None:
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cv2.imshow("Mask", mask)
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key = cv2.waitKey(0 if end_frame == start_frame else 30)
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if key == ord('q'):
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break
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cap.release()
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if out_writer:
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out_writer.release()
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print(f"\n結果を保存しました: {args.output}")
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else:
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cv2.destroyAllWindows()
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def main():
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parser = argparse.ArgumentParser(
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description="顔検出処理の単体デバッグスクリプト",
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formatter_class=argparse.RawDescriptionHelpFormatter,
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epilog=__doc__
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)
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# 入力ソース
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input_group = parser.add_mutually_exclusive_group(required=True)
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input_group.add_argument("--image", type=str, help="テスト用画像ファイル")
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input_group.add_argument("--video", type=str, help="テスト用動画ファイル")
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# 動画用オプション
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parser.add_argument("--frame", type=int, default=0, help="処理する動画フレーム番号（デフォルト: 0）")
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parser.add_argument("--start", type=int, help="処理開始フレーム（動画のみ）")
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parser.add_argument("--end", type=int, help="処理終了フレーム（動画のみ）")
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# 検出パラメータ
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parser.add_argument("--conf", type=float, default=0.5, help="信頼度閾値（デフォルト: 0.5）")
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parser.add_argument("--iou", type=float, default=0.45, help="NMS IoU閾値（デフォルト: 0.45）")
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parser.add_argument("--mask-scale", type=float, default=1.5, help="マスクスケール（デフォルト: 1.5）")
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parser.add_argument("--feather-radius", type=int, default=20, help="マスクぼかし半径（デフォルト: 20）")
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||
# 出力オプション
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parser.add_argument("--output", "-o", type=str, help="結果画像/動画の保存先")
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parser.add_argument("--save-mask", action="store_true", help="マスク画像も保存する（画像のみ）")
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# モデル
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parser.add_argument("--model", type=str, help="カスタムモデルパス")
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args = parser.parse_args()
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# 検出器を初期化
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print("YOLOFaceDetectorを初期化中...")
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detector = YOLOFaceDetector(
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model_path=args.model,
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conf_threshold=args.conf,
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||
iou_threshold=args.iou
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||
)
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# モデルを事前ロード
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print("モデルをロード中...")
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_ = detector.model
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print("準備完了\n")
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# デバッグ実行
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if args.image:
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debug_image(args, detector)
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else:
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debug_video(args, detector)
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if __name__ == "__main__":
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main()
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