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 3/3

import cv2
import torch
import paho.mqtt.client as mqtt
import time
import json

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

# MQTT ブローカー設定
BROKER = "public.cloud.shiftr.io"  # Shiftr.ioのブローカー
PORT = 1883
TOPIC = "pythontest"
USERNAME = "public"
PASSWORD = "public"

# MQTT クライアントの作成
client = mqtt.Client()
client.username_pw_set(USERNAME, PASSWORD)
client.connect(BROKER, PORT, 60)

# USBカメラを起動
cap = cv2.VideoCapture(0)
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)
    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)
        
        # **MQTTでデータ送信**
        data = {
            "object": cls,
            "confidence": round(float(conf), 2),
            "center_x": x_center,
            "center_y": y_center
        }
        client.publish(TOPIC, json.dumps(data))
        print(f"Sent MQTT: {data}")

        # 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)
        cv2.circle(frame, (x_center, y_center), 5, (0, 0, 255), -1)
        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()
client.disconnect()