FreeStyleVision

import cv2
import sys
import os
import numpy

# メインプログラム
def main():

    # ディレクトリ
    ##########################################################################
    DIR = 'C:/NEXTVISION/xx/'
    ##########################################################################

    # 動画読み込み(引数から動画1)
    ##########################################################################
    args1 = sys.argv
    VIDEO_NAME1 = 'driver.mp4'
    cap1 = cv2.VideoCapture(DIR + VIDEO_NAME1) 
    fps1 = cap1.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
    avg1 = None
    ##########################################################################

    # 動画読み込み(固定値で動画2)
    ##########################################################################
    args2 = sys.argv
    VIDEO_NAME2 = 'child.mp4'
    cap2 = cv2.VideoCapture(DIR + VIDEO_NAME2) 
    fps2 = cap2.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
    avg2 = None
    frame_count = 0
    ##########################################################################

    # フレームの画像ファイル
    ##########################################################################
    IMG_NAME1 = 'frame1.jpg'
    IMG_NAME2 = 'frame2.jpg'
    img_path1 = DIR + IMG_NAME1
    img_path2 = DIR + IMG_NAME2
    ##########################################################################

    # 以下、フレーム分繰り返し
    while True:
        # 運転席のフレームを取得
        ret, frame1 = cap1.read()
        if not ret:
            break
        
        # チャイルドシートのフレームを取得
        rets, frame2 = cap2.read()
        if not rets:
            break

        # 10フレームごとに画像ファイルを生成する
        go = frame_count % 3
        window1 = False
        window2 = False
        if go == 0:

            # フレームを画像ファイルとして保存
            cv2.imwrite(IMG_NAME1, frame1)
            cv2.imwrite(IMG_NAME2, frame2)

            # グレースケールに変換
            gray1 = cv2.cvtColor(frame1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
            gray2 = cv2.cvtColor(frame2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

            # 画像出力のための読み込み
            img1 = cv2.imread(img_path1)
            img2 = cv2.imread(img_path2)

            # サイズが大きかったので4分の1に
            img1_2 = cv2.resize(img1, dsize=None, fx=0.5, fy=0.5)
            img2_2 = cv2.resize(img2, dsize=None, fx=0.5, fy=0.5)

            # hconcat:二つの画像を横並びに結合する
            im_h = cv2.hconcat([img1_2, img2_2])

            # 画像サイズを変更し、横並びの状態で新規ウィンドウを表示する
            # 前のウィンドウが表示されている場合、前のウィンドウを閉じる
            if window1 == False and window2 == False:
                cv2.imshow('WindowName1', im_h)
                window1 == True
            elif window1 == True and window2 == False:
                cv2.imshow('WindowName2', im_h)
                window1 == False
                window2 == True
                cv2.destroyWindow ('WindowName1')
            elif window1 == False and window2 == True:
                cv2.imshow('WindowName1', im_h)
                window1 == True
                window2 == False
                cv2.destroyWindow ('WindowName2')
            
            # (初回のみ)現フレームを次の比較用に保存しておく
            if avg1 is None:
                avg1 = gray1.copy().astype("float")
                continue

            # (初回のみ)現フレームを次の比較用に保存しておく
            if avg2 is None:
                avg2 = gray2.copy().astype("float")
                continue

            # 状態を定義
            # 運転手がいる　　⇒　乗車中
            # 運転手がいない　⇒　子供がいる　⇒　アラート
            # 運転手がいない　⇒　子供がいない　⇒　アラート消す
            print("========================")
            isDriver = findDriver(gray1, avg1)
            if isDriver:
                print("driver:乗車中")
            else:
                print("driver:離席、チャイルドシート監視中")

            isChild = findChild(gray2, avg2)             
            if isChild:
                if isDriver:
                    print("child:乗車中")
                else:
                    # アラート表示
                    print("child:子供が置き去りになっています！")
            else:
                print("child:誰も乗っていません")
            print("========================")

            # 後処理
            # 現フレームを次の比較用に保存しておく
            avg1 = gray1.copy().astype("float")
            avg2 = gray2.copy().astype("float")

            # [ESC]Key押下で中断する
            key = cv2.waitKey(100)
            if key == 27: 
                break
        # 次のフレームへ
        frame_count+=1  

    cap1.release()
    cap2.release()


# 運転手が在席しているかの判定
def findDriver(gray1, avg1):
    detected = find_person(gray1, avg1)

    if detected:
        return True

    return False


# 子供が在席しているかの判定
def findChild(gray2, avg2):
    detected = find_person(gray2, avg2)

    if detected:
        return True

    return False


# 人間を検知する(前景セグメンテーション)
def find_person(gray, avg):
    # フレーム差異があれば、配列に座標を格納
    coordinates = []

    # 現在のフレームと移動平均との差を計算
    cv2.accumulateWeighted(gray, avg, 0.6)
    frameDelta = cv2.absdiff(gray, cv2.convertScaleAbs(avg))

    # フィルタで均す
    thresh = cv2.threshold(frameDelta, 3, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]

    # 検出した差分の輪郭を抽出
    contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    # 以下、配列格納処理
    # 輪郭で囲まれた領域内の面積が大きい(人間を検知)なら、その領域の重心を配列に格納
    
    for i in range(len(contours)):
        contournow = contours[i]
        # 輪郭[i]の面積
        area = cv2.contourArea(contournow) 
        if area > 50:      
            # 輪郭[i]の重心
            m = cv2.moments(contournow) 

            mx,my= int(m["m10"]/m["m00"]) , int(m["m01"]/m["m00"])
            coordinates.append([mx, my+30])

    # 呼び出し元が確認して、配列の要素が存在すれば、人間を検知、といった仕組み
    return coordinates

# 引数処理
if __name__ == "__main__":
    main()