プログラミング学習

【Python】顔を検出してみよう

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これまで「OpenCV」で画像を読み込んだり、加工してきました。
今回は、「顔」の検出をやってみようと思います。

Pythonで顔を検出してみよう

コードを真似しよう

import cv2

face_cascade = cv2.CascadeClassifier("\haarcascade_frontalface_default.xml")
eye_cascade = cv2.CascadeClassifier("\haarcascade_eye.xml")

img = cv2.imread('people.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
for (x,y,w,h) in faces:
    img = cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)
    roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
    roi_color = img[y:y+h, x:x+w]
    eyes = eye_cascade.detectMultiScale(roi_gray)
    for (ex,ey,ew,eh) in eyes:
        cv2.rectangle(roi_color,(ex,ey),(ex+ew,ey+eh),(0,255,0),2)

cv2.imshow('img',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

このコードは、「顔」と「目」を検出します。

カスケード型検出器

「カスケード型検出器」というものを使って、「顔」と「目」を検出しています。
この検出器は、数千枚の画像を使って機械に「顔」というものを覚えこませる(学習させる)ことで作成されます。
学習には相当な時間がかかるので、今回はあらかじめ「OpenCV」に用意されているものを使用しています。

カスケード検出器の場所

cv2.CascadeClassifier("C:\Anaconda3\Library\etc\haarcascades\haarcascade_frontalface_default.xml")
cv2.CascadeClassifier("C:\Anaconda3\Library\etc\haarcascades\haarcascade_eye.xml")

ダウンロードしている場所によって変わりますが、自分はここにありました。
自分は「Anaconda」を使っています。
この「XMLファイル」を「CascadeClassifier」に入れてあげます。

Anacondaについてはこちら。

検出結果を表示してみよう

では、実行していきましょう。

左が元の画像で、右が検出結果です。
女性の顔のみ検出する結果となりました。

画像のサイズを変えてみた

サイズを大きくしたことによって、結果が変わりました。

まとめ

コードを真似しただけなので、関数の使い方はあまり理解していません。
うまく出力されたので、ここから少しづつ変化をつけてみて勉強したいと思います。
参考にしてみてください。
それではまた。

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