opencvの勉強、第2回です。
今回はオブジェクト検出（顔検出）をしたいと思います。
ちなみに、第1回はこちらです。

カスケード型分類器の準備

今回は予め用意されたカスケード型分類器を使って、顔検出をしてみたいと思います。

Anacondaをインストールされた方

Anaconda3フォルダの中の\Lib\site-packages\cv2\dataフォルダに分類器が入っています。

Anacondaをインストールされていない方

学習済みの分類器をOpenCVの公式サイトからダウンロードします。
* 上部にある「Releases」から自身のOpenCV Versionの「Win Pack」をダウンロード
* ダウンロードしたファイルを解凍
* \opencv\sources\data\haarcascadesの中に分類器が入っています。

今回はhaarcascade_frontalface_default.xml(正面からの顔を検出する分類器)を使ってみることにします。
分類器haarcascade_frontalface_default.xmlとサンプル画像(前回使ったhisyo.jpg)は、pythonファイルは同じディレクトリに保存します。

顔検出の実行

とりあえず、下のコードを使って、顔検出をしてみましょう。

face.py

import cv2

# 入力画像の読み込み
img = cv2.imread("hisyo.jpg")

# カスケード型識別器の読み込み
cascade = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml")

# グレースケール変換(グレースケールを使用すると、高速に顔検出できるらしい)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 顔領域の探索
face = cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=3, minSize=(30, 30))

# 顔領域を赤色の矩形で囲む
for (x, y, w, h) in face:
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y+h), (0,0,200), 3)

# 結果画像を保存
cv2.imwrite("result.jpg",img)

#結果画像を表示
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)