各写真に一人しかいないイベントから12,000枚の写真を取得しました。3分の1の規則を適用するには、これらの写真をトリミングする必要があります。これらすべてを個別に行うという考えは気が遠く、すべての写真が少し異なるため、それらのすべてを10％引き下げることはできません。

人物の位置に基づいてこれらのすべての写真を自動的にトリミングする方法はありますか？

以下はpythonand を使用したソリューションopencvです。

これにより、left, right, top, bottom変数で指定されたパディングを使用して、実行するフォルダー内のjpeg写真で見つかったすべての顔がトリミングされます。

import cv2
import sys
import glob 

cascPath = "haarcascade_frontalface_default.xml"

# Create the haar cascade
faceCascade = cv2.CascadeClassifier(cascPath)

files=glob.glob("*.jpg")   
for file in files:

    # Read the image
    image = cv2.imread(file)
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # Detect faces in the image
    faces = faceCascade.detectMultiScale(
        gray,
        scaleFactor=1.1,
        minNeighbors=5,
        minSize=(30, 30),
        flags = cv2.cv.CV_HAAR_SCALE_IMAGE
    )

    print "Found {0} faces!".format(len(faces))

    # Crop Padding
    left = 10
    right = 10
    top = 10
    bottom = 10

    # Draw a rectangle around the faces
    for (x, y, w, h) in faces:
        print x, y, w, h

        # Dubugging boxes
        # cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)


    image  = image[y-top:y+h+bottom, x-left:x+w+right]

    print "cropped_{1}{0}".format(str(file),str(x))
    cv2.imwrite("cropped_{1}_{0}".format(str(file),str(x)), image)

使用する

上記のスクリプトを使用するには、必要pythonとopencvインストール（ただインストールする方法グーグルopencvご使用のプラットフォームに対応します）。

次に、上記のコードを.pyファイルなどとして保存します。"autocrop.py"次に、このファイルをダウンロードして保存し、画像と同じディレクトリに配置します。

スクリプトは.jpg、フォルダー内のすべてのファイルを検索し、Pythonコードで設定されたパディング設定に基づいて切り取ります。

例：

上記のコードを劇的に10ピクセルのパディングに設定すると、ソースと結果は次のようになります。

結果：

ここに私が恥知らずに適応したチュートリアルがあります：

https://realpython.com/blog/python/face-recognition-with-python/

そのチュートリアルは、私よりもはるかにすべてを説明するのに優れています。基本的に私はそのコードを取り、（ファイル名を入力する代わりに）バッチ処理のものに少し追加し、四角形を描画して画像を表示する代わりに、トリミングして保存するように指示しました。

免責事項：このツールの開発者です。

Face Crop Jetを使用して、バルクの写真から顔を検出およびトリミングできます。任意の形式またはサイズの画像がサポートされています。顔は自動的に検出され、トリミングされます（顔だけでなく、IDカードのプロフィール写真）。

ソフトウェアは、http： //www.facecropjet.comからダウンロードできます 。