Python+OpenCVで顔検出（回転不変）

画像を回転させながら顔検出
一番いい角度の調整等は行っていない
必要なら以下を参考に

Heroku + OpenCVで簡易顔検出API

Face Detection using Haar Cascades

入力画像ではなく、フィルタのほうを回転させて自動で検出してほしい……

はまりポイント

画像処理に慣れている人なら当たり前なのかもしれないが、ほとんどやったことがないので結構はまった

画像の高さや幅を取得・指定するときに順番が違うことがある

shape…高さ（rows）、幅（columns）
インデックスでスライス…[高さ下限（y） : 高さ上限（y+h）, 幅下限（x） : 幅上限（x+w）]
OpenCVの座標指定（中心点とか）…（横（x）, 縦（y））

ディスプレイの座標系はy軸が下方向なのに角度は反時計回りなので、普通のy軸が上方向の座標系に変換すると時計回りに回っている

コード

face_rotate_detect.py

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

from __future__ import absolute_import
from __future__ import division
from __future__ import print_function

import cv2, os, sys, imghdr, shutil, math
import numpy as np

CWD = os.getcwd()
DIR_ORIGIN = CWD + '/images/'
DIR_DESTINATION = CWD + '/faces/'

classifier = cv2.CascadeClassifier('{python_dir}/{classifier_dir}/haarcascade_frontalface_alt2.xml'.format(
    python_dir = os.path.split(sys.executable)[0],
    classifier_dir = '../share/OpenCV/haarcascades',
))

def getFaces(path_full):
    results = []
    image = cv2.imread(path_full)
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    rows, cols, colors = image.shape
    center = tuple(np.array([cols, rows]))
    # get rotations
    for angle in range(-90, 91, 5):
        radian = np.deg2rad(angle)
        output_height = int(np.absolute(cols * np.sin(radian)) + np.absolute(rows * np.cos(radian)))
        output_width = int(np.absolute(cols * np.cos(radian)) + np.absolute(rows * np.sin(radian)))
        output_size = tuple(np.array([output_width, output_height]))
        # rotate
        Matrix = cv2.getRotationMatrix2D(center, degree, 1.0)
        # translate
        Matrix[0, 2] += (output_width - width) * 0.5
        Matrix[1, 2] += (output_height - height) * 0.5
        # warp affine
        rotated = cv2.warpAffine(gray, Matrix, output_size, flags = cv2.INTER_LINEAR)
        # detect faces
        faces = classifier.detectMultiScale(rotated)
        if len(faces):
            rotated_color = cv2.warpAffine(image, Matrix, output_size, flags = cv2.INTER_LINEAR)
            for x, y, w, h in faces:
                results.append(rotated_color[y : y + h, x : x + w])
    return results

def saveFaces(faces):
    global count

    for face in faces:
        cv2.imwrite(
            '{dir_destination}{count}.jpg'.format(dir_destination = DIR_DESTINATION, count = count),
            face,
            [cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY, 100]
        )
        count += 1

count = 1
for path, subdirs, files in os.walk(DIR_ORIGIN):
    for name in files:
        path_full = os.path.join(path, name)
        if imghdr.what(path_full) in ['jpeg']:
            saveFaces(getFaces(path_full))
            print(path_full)