【顔認識入門】haar cascadesで遊んでみた♪

今日は、今更感があるが「ウワンさんこんにちわ」と言ってほしくて、まず顔認識で遊んでみた。
Opencvのhaar cascadesを使った顔認識やってみた。
コードは、最初は参考②のものが見やすいので、まんま利用させていただいた。
解説は参考①が詳しい。
【参考】
①【入門者向け解説】openCV顔検出の仕組と実践(detectMultiScale)
②python+OpenCVで顔認識をやってみる
####やったこと
・とりあえず動かしてみる
・動画に適用する
###・とりあえず動かしてみる
上記の参考コードをとりあえず、動かしてみました。
その結果、以下のような画像が得られます。

元画像		生成画像
	➡
###・動画に適用する
Opencvには以下のような動画適用がありますが、ちょっと読みにくいコードなので、上記の簡単な静止画アプリを改変することとする。
opencv/samples/python/facedetect.py
その結果、以下のようなコードを作成できる。
face_recognition/face_recognition_doga.py

####コード解説
利用するLibはcv2とtimeだけです。

import cv2
from time import sleep

以下は顔認識に利用するxmlです。そして、動画のためのfourccを定義します。

cascade_path = "./models/haarcascade_frontalface_default.xml"

def cv_fourcc(c1, c2, c3, c4):
        return (ord(c1) & 255) + ((ord(c2) & 255) << 8) + \
            ((ord(c3) & 255) << 16) + ((ord(c4) & 255) << 24)

cascade分類器を定義します。

def main():
    #カスケード分類器の特徴量を取得する
    cascade = cv2.CascadeClassifier(cascade_path)
    color = (255, 255, 255) #白

動画のファイル名等を定義する。

    OUT_FILE_NAME = "./outputs/face_recognition.avi"
    FRAME_RATE=1
    w=224 #1280
    h=224 #960
    out = cv2.VideoWriter(OUT_FILE_NAME, \
          cv_fourcc('M', 'P', '4', 'V'), \
          FRAME_RATE, \
         (w, h), \
         True)    

カメラ入力を定義

    cap = cv2.VideoCapture(1)
    is_video = 'False'
    s=0.1

動画は１フレームずつ撮影保存しています。
fpsを計測して、動画に貼り付けます。

    while True:
        timer = cv2.getTickCount()
        ret, frame = cap.read()
        sleep(s)
        fps = cv2.getTickFrequency() / (cv2.getTickCount() - timer);
        # Display FPS on frame
        cv2.putText(frame, "FPS : " + str(int(1000*fps)), (100,50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.75, (50,170,50), 2);

取得した画像をグレースケールに変換して、それに基づいて顔検出を行います。

        #グレースケール変換
        image_gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        #image_gray = cv2.equalizeHist(image_gray)
        facerect = cascade.detectMultiScale(image_gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=2, minSize=(30, 30))

検出した顔に合わせて矩形を作成し、frameに貼り付けます。

        if len(facerect) > 0:
            #検出した顔を囲む矩形の作成
            for rect in facerect:
                cv2.rectangle(frame, tuple(rect[0:2]),tuple(rect[0:2]+rect[2:4]), color, thickness=2)

frameを表示します。

        cv2.imshow('test',frame)

動画に一枚ずつ保存していきます。

        key = cv2.waitKey(0)&0xff
        if is_video=="True":
            img_dst = cv2.resize(frame, (int(224), 224))
            out.write(img_dst)
            print(is_video)

以下のキー入力で動画のfpsを変更できます。
あるいは、qで終了します。

        if key == ord('q'):
            #cv2.destroyAllWindows()
            break
        elif key == ord('p'):
            s=0.5
            is_video = "True"
        elif key == ord('s'):
            s=0.1
            is_video = "False"    
if __name__ == '__main__':
    main()

###結果
上記のコードで一応顔認識しつつ動画が動きました。
ちょうと映っていたTVの画面の中の顔認識をしてくれました。
face recognition

※画像をクリックするとYouTube動画につながります
###まとめ
・haar cascadesを動かしてみた
・動画像に対して顔認識してみた

・顔認識しつつ人物認識を実施したい