PCのカメラから人物を推定してその物体の座標をMQTTで送る その１

import cv2

cap = cv2.VideoCapture(0)  # USBカメラを選択
while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    cv2.imshow('Camera', frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):  # 'q'で終了
        break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

import cv2
import torch

# YOLOv5 のモデルをロード
model = torch.hub.load("ultralytics/yolov5", "yolov5s", pretrained=True)

# USBカメラを起動
cap = cv2.VideoCapture(0)  # USBカメラを選択

if not cap.isOpened():
    print("カメラが開けませんでした。")
    exit()

while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        print("フレームの取得に失敗しました。")
        break

    # YOLOv5 でオブジェクトを検出
    results = model(frame)

    # 検出結果を取得
    df = results.pandas().xyxy[0]  # pandas DataFrame で結果を取得
    for _, row in df.iterrows():
        x1, y1, x2, y2, conf, cls = row["xmin"], row["ymin"], row["xmax"], row["ymax"], row["confidence"], row["name"]

        # **person以外を除外**
        if cls != "person":
            continue

        # 中心座標を計算
        x_center = int((x1 + x2) / 2)
        y_center = int((y1 + y2) / 2)

        # コンソールに情報を表示
        print(f"Detected {cls} at center: ({x_center}, {y_center}), confidence: {conf:.2f}")

        # バウンディングボックスを描画
        cv2.rectangle(frame, (int(x1), int(y1)), (int(x2), int(y2)), (0, 255, 0), 2)

        # **中心座標に赤い点を描画**
        cv2.circle(frame, (x_center, y_center), 5, (0, 0, 255), -1)

        # **映像の中にオブジェクト名、確度、座標を表示**
        text = f"{cls} ({x_center}, {y_center}) {conf:.2f}"
        cv2.putText(frame, text, (x_center + 10, y_center - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 255), 2)

    # 映像を表示
    cv2.imshow('Camera', frame)

    # 'q' を押したら終了
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# リソースの解放
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()