はじめに

Jetson NanoでWebカメラを使用してリアルタイム顔認識を試しました。

Jetson Nano
Python3.6.8
OpenCV3.3.1 (4.1.0を入れたつもりだったが...)
Webカメラ(ロジクールのやつ)

参考にしたページ

画像取得トライ

まずはWebカメラでどうすれば画像を取得できるのかを確認します。
めっちゃ簡単でした。

camTest.py


import cv2

# カメラを起動
capture = cv2.VideoCapture(0)

while(True):
    # 1フレームの画像を取得
    ret, frame = capture.read()
    # 画像をウィンドウに表示
    cv2.imshow("frame", frame)
    # qを押されたら停止
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break
# 解放
capture.release()
cv2.destroyAllWindows()

qを押せば止まるのですが、ターミナルではなくウィンドウにフォーカスがある状態で押さないと正常に機能しません。

顔認識

OpenCVをインストールした時にカスケード分類器のファイルが一緒に入っているのでそれを使います。
(https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades)

顔認識の手順は以下のようです

画像を取得
グレースケールに変換
顔認識処理
認識位置に枠を書く

find_face.py


# -*- coding: utf-8 -*-

import time
import cv2

# フレームサイズ（大きいと処理が重たくなります）
FRAME_W = 320
FRAME_H = 240

# 顔検出用のカスケード分類器（特徴量をまとめたファイルらしい）
# 他のフォルダにあったものを読み込もうとしたらエラーになったので同じフォルダにコピーした
cascadeFilePath = './haarcascade_frontalface_default.xml'
cascade = cv2.CascadeClassifier(cascadeFilePath)

# カメラ設定
cam = cv2.VideoCapture(0)
time.sleep(1)                 # 起動待ち（とりあえず）
cam.set(cv2.CAP_PROP_FPS, 60) # 60もでたか不明
cam.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, FRAME_W)
cam.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, FRAME_H)

while(True):
    # qで終了
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

    # 画像取得
    ret, frame = cam.read()
    # グレースケールに変換
    gray_image = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
    # 顔認識
    facerect = cascade.detectMultiScale(gray_image, scaleFactor=1.1, minNeighbors=2, minSize=(30, 30))

    # 顔が検出されたか
    if len(facerect) > 0:
        # 枠線用の色
        line_color = (255, 102, 51)
        # テキストの色
        font_color = (255, 102, 51)

        # 検出した顔に枠とFACEの文字を書く
        for (x, y, width, height) in facerect:
            cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + width, y + height), line_color, 2)
            cv2.putText(frame, 'FACE', (x, y), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, font_color, 1, cv2.LINE_AA)

    # ウィンドウに表示
    cv2.imshow('frame', frame)
    

# 終了処理
cam.release()
cv2.destroyAllWindows()

リアルタイムに認識されました！