PythonライブラリノックDay063 外部ライブラリ #プログラミング #python #library

Pythonのライブラリの紹介です。それぞれの説明と使用例は以下になります。

L 187. moviepy（動画編集）
moviepy は、動画編集や動画からの画像抽出、音声処理などを簡単に行える Python ライブラリです。

▼主な機能
動画のカット、連結、トリミング
テキストや画像の重ね合わせ
音声の追加・抽出・編集
GIFや静止画の出力

▼使い方（例）
▼動画のトリミングと保存：
from moviepy.editor import VideoFileClip

clip = VideoFileClip("input.mp4").subclip(10, 20) # 10秒〜20秒の範囲を抽出
clip.write_videofile("output.mp4")

▼テキスト追加：
from moviepy.editor import TextClip, CompositeVideoClip

text = TextClip("Hello MoviePy!", fontsize=70, color='white')
text = text.set_position('center').set_duration(5)

video = VideoFileClip("input.mp4").subclip(0, 5)
result = CompositeVideoClip([video, text])
result.write_videofile("with_text.mp4")
L 188. imagehash（画像比較）
imagehash は、画像の「ハッシュ（特徴量）を生成」して、類似画像を比較するためのライブラリです。

▼主な機能
感知しにくい変更（サイズ変更、色の調整など）を許容して類似画像を識別
pHash（Perceptual Hash）、aHash（Average Hash）、dHash、wHash などに対応

▼使い方（例）
▼画像のハッシュ値を生成して比較：
from PIL import Image
import imagehash

hash1 = imagehash.average_hash(Image.open('image1.jpg'))
hash2 = imagehash.average_hash(Image.open('image2.jpg'))

print(hash1 - hash2) ＃ 差が0なら完全一致、1〜10程度は類似とみなせる

▼他のハッシュ方式：
hash = imagehash.phash(Image.open('image.jpg')) ＃ pHash
L 189. face_recognition（顔検出・顔認証）
face_recognition は、顔検出・顔認識を簡単に行うことができるライブラリで、dlib を内部に使用しています。

▼主な機能
顔検出（顔が画像内にあるかどうか）
顔認識（登録済みの顔と一致するか）
顔の特徴点（目・鼻・口など）の取得
顔に枠線を描画

▼使い方（例）
▼顔の検出：
import face_recognition

image = face_recognition.load_image_file("group_photo.jpg")
face_locations = face_recognition.face_locations(image)

print(f"{len(face_locations)} 人の顔が検出されました")

▼顔認識（本人確認）：
known_image = face_recognition.load_image_file("person1.jpg")
unknown_image = face_recognition.load_image_file("test.jpg")

known_encoding = face_recognition.face_encodings(known_image)[0]
unknown_encoding = face_recognition.face_encodings(unknown_image)[0]

results = face_recognition.compare_faces([known_encoding], unknown_encoding)
print("同一人物ですか？", results[0])

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