はじめに

この記事では以下のようなことについて書きます。
1.opencvで顔を検出
2.顔を検出して切り出し、別のファイルに保存する

環境

windows
juypter notebook
python3.6

下準備

opencvが使えない場合はjuypter notebookに以下を入力してください。

! pip install opencv-python

特徴ファイルはこちらにあります。

顔を検出

qiita.py

import cv2
import  matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

img=cv2.imread("./Lena.jpg")#画像の読み込み
image=cv2.imread("./Lena.jpg",0)
img= cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)#RGBに変換する
HAAR_FILE="haarcascade_frontalface_default.xml"#特徴の読み込み
cascade=cv2.CascadeClassifier(HAAR_FILE)
face=cascade.detectMultiScale(image)#顔検出
for x,y,w,h in face:
    cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),3)#顔を四角で囲む
plt.grid(False)#デフォルトだとグリッドとxy軸ラベルが表示されるので非表示にする
plt.tick_params(labelbottom=False, labelleft=False, labelright=False, labeltop=False)
plt.imshow(img)

顔を検出して別のファイルに保存

ここからjupyter notebook使用しています

.py

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import sys, os
from PIL import Image
%matplotlib inline


# 入力ファイルのパスを指定
in_jpg = "in_nana/"
out_jpg = "out_nana/"

# リストで結果を返す関数
def get_file(dir_path):
    filenames = os.listdir(dir_path)
    return filenames

pic = get_file(in_jpg)

for i in pic:
    # 画像の読み込み 
    image_gs = cv2.imread(in_jpg + i)

    # 顔認識用特徴量ファイルを読み込む --- （カスケードファイルのパスを指定）
    cascade = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml")

    # 顔認識の実行
    face_list = cascade.detectMultiScale(image_gs,scaleFactor=1.1,minNeighbors=1,minSize=(1,1))

    # 顔だけ切り出して保存
    cnt= 1;
    for x,y,w,h in face_list:

        dst = image_gs[y:y+h,x:x+w]
        #保存する時の名前
        save_path = out_jpg + '/' + 'out_('  + str(i) +')' + str(no) + '.jpg'

        #認識結果の保存
        a = cv2.imwrite(save_path, dst)
        plt.show(plt.imshow(np.asarray(Image.open(save_path))))
        print(cnt)
        cnt += 1

このようになりました。上手く切り出せず顔以外の画像も保存されています。

参考

大量の画像から顔の部分のみトリミングして保存する方法
 OpenCVでの画像処理

おわりに

質問や間違いがありましたらコメントお願いします。