OpenCV – 画像にモザイク処理を行う方法について

import cv2
from IPython.display import Image, display


def imshow(img):
    """ndarray 配列をインラインで Notebook 上に表示する。"""
    ret, encoded = cv2.imencode(".jpg", img)
    display(Image(encoded))

def mosaic(img, scale=0.1):
    img_h, img_w = img.shape[:2]  # 画像の大きさ

    # 画像を scale 倍に縮小する。
    img_resized = cv2.resize(
        img, dsize=None, fx=scale, fy=scale, interpolation=cv2.INTER_NEAREST
    )

    # 元の大きさに拡大する。
    dst = cv2.resize(img_resized, dsize=(img_w, img_h), interpolation=cv2.INTER_NEAREST)

    return dst


img = cv2.imread("sample1.jpg")

# モザイク処理を行う。
dst = mosaic(img)
imshow(dst)

def mosaic(img, scale=0.1):
    img_h, img_w = img.shape[:2]  # 画像の大きさ

    # 画像を scale 倍に縮小する。
    img_resized = cv2.resize(
        img, dsize=None, fx=scale, fy=scale, interpolation=cv2.INTER_NEAREST
    )

    # 元の大きさに拡大する。
    dst = cv2.resize(img_resized, dsize=(img_w, img_h), interpolation=cv2.INTER_NEAREST)

    return dst


img = cv2.imread("sample2.jpg")

# ROI を抽出する。
roi = img[140:170, 200:250]

# モザイク処理を行い、結果を ROI に代入する。
roi[:] = mosaic(roi)
imshow(img)

def mosaic_blur(img, k=15):
    h, w = img.shape[:2]  # 画像の大きさ

    dst = cv2.blur(img, ksize=(k, k))

    return dst


img = cv2.imread("sample4.jpg")

# roi を抽出する。
h, w = img.shape[:2]
roi = img[:, w // 2 :]  # 右半分をモザイクにする

# モザイク処理を行い、結果を roi に代入する。
roi[:] = mosaic_blur(roi)
imshow(img)

import cv2
import os


def mosaic_face(img):
    # カスケード検出器を作成する。
    cascade = cv2.CascadeClassifier(
        os.path.join(cv2.data.haarcascades, "haarcascade_frontalface_default.xml")
    )

    # 顔検出する。
    faces = cascade.detectMultiScale(
        img, scaleFactor=1.1, minNeighbors=1, minSize=(1, 1)
    )

    for x, y, w, h in faces:
        print(f"検出されました。(x: {x}, y: {y}, w: {w}, h: {h})")

        # roi を抽出する。
        roi = img[y : y + h, x : x + w]

        # モザイク処理を行い、結果を roi に代入する。
        roi[:] = mosaic(roi)


# 画像を読み込む。
img = cv2.imread("sample3.jpg")

mosaic_face(img)

imshow(img)