まずはじめに
LGTM 乞食なのでよろしくお願いします¥
この記事の目的
なんか顔認証のシステム作りたいなーと思い、OpenCVの基礎的な勉強から始めてます。
OpenCVでは、顔・目などを検出できるカスケード識別器の学習済みファイルを事前に用意されています。
学習済みファイルは下記リンク先からダウンロードできます。
今回は顔検出のために「haarcascade_frontalface_default.xml」を使ってみます。
https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades
以下も用意されてるのでまとめてgit cloneしましょう。
カスケード型の識別器のファイル
| ファイル名 | 対象物体 |
|---|---|
| haarcascade_eye.xml | 目 |
| haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml | メガネ |
| haarcascade_frontalcatface.xml | 猫の顔（正面） |
| haarcascade_frontalcatface_extended.xml | 猫の顔（正面） |
| haarcascade_frontalface_alt.xml | 顔（正面） |
| haarcascade_frontalface_alt2.xml | 顔（正面） |
| haarcascade_frontalface_alt_tree.xml | 顔（正面） |
| haarcascade_frontalface_default.xml | 顔（正面） |
| haarcascade_fullbody.xml | 全身 |
| haarcascade_lefteye_2spits.xml | 左目 |
| haarcascade_licence_plate_rus_16stages.xml | ロシアのナンバープレート（全体） |
| haarcascade_lowerbody.xml | 下半身 |
| haarcascade_profileface.xml | 顔（証明写真） |
| haarcascade_righteye_2splits.xml | 右目 |
| haarcascade_russian_plate_number.xml | 笑顔 |
| haarcascade_upperbody.xml | 上半身 |
OpenCV概要
- OpenCVはIntel社で1999年に Gary Bradskyによって開発が開始され、2000年に最初リリースされた
- 画像処理・画像解析および機械学習等の機能を持つC/C++, Java, Python, MATLAB用ライブラリ
- プラットフォームとしてmacOSやFreeBSD等すべてのPOSIXに準拠したUnix系OS、Linux、Windows、Android、iOSをサポート
- 歴史
- 1999年にプロジェクト開始。最初のアルファ版が公開されたのは、国際会議CVPR2000年である
- 2001年から2005年の間に5つのベータ版がリリースされた
- 1.0版がリリースされたのは2006年
- 2008年にWillow Garageによるサポートを受け、開発情況が再び活発になった
- 2009年10月に2回目のメジャーバージョンアップが実施され、2.0版がリリースされた
- OpenCV 2.4.4以降ではJavaが公式にサポートされている
- 2015年6月に3回目のメジャーバージョンアップデートとしてOpenCV 3.0が正式リリースされた
- OpenCV 3.0では従来のC言語関数形式のインターフェースはレガシーAPI扱いとなり、メンテナンスが終了している
- 代わりにC++ APIを使うことが推奨されている
- 2018年11月にOpenCV 4.0がリリースされた
主な機能
| # | 項目 | 機能 |
|---|---|---|
| 1 | 画像処理 | 勾配、エッジ、コーナー（Gradients, Egdes and Corners） |
| 2 | 画像処理 | サンプリング、補間、幾何変換（Sampling, Interpolation and Geometrical Transforms） |
| 3 | 画像処理 | モルフォロジー演算（morphological Operations） |
| 4 | 画像処理 | フィルタと色変換（Filters and Color Conversion） |
| 5 | 画像処理 | ピラミッドとその応用（Pyramids and the Applications） |
| 6 | 画像処理 | 画像分割、領域結合、輪郭検出（Image Segmentation, Connected Componets and Contour Retrieval） |
| 7 | 画像処理 | 画像と形状のモーメント（Image and Transforms） |
| 8 | 画像処理 | 特殊な画像変換（Special Image Transforms） |
| 9 | 画像処理 | ヒストグラム（Histograms） |
| 10 | 画像処理 | マッチング（Matching） |
| 11 | 画像処理 | ラベリング（Labeling）※OpenCV 3.0以降 |
| 12 | 構造解析 | 輪郭処理（Contour Processing） |
| 13 | 構造解析 | 計算幾何（Comutational Geometry） |
| 14 | 構造解析 | 平面再分割（Planar Subdivisions） |
| 15 | モーション解析と物体追跡 | 背景統計量の累積（Accumulation of Backgorund Statistics） |
| 16 | モーション解析と物体追跡 | モーションテンプレート（Motion Templates） |
| 17 | モーション解析と物体追跡 | 物体追跡（Object Tracking） |
| 18 | モーション解析と物体追跡 | オプティカルフロー（Optical Flow） |
| 19 | モーション解析と物体追跡 | 推定器（Estimators） |
| 20 | パターン認識 | 物体検出（Object Detection） |
| 21 | カメラキャリブレーションと3次元再構成 | カメラキャリブレーション（Camera Calibration） |
| 22 | メラキャリブレーションと3次元再構成 | 姿勢推定（Pose Estimation） |
| 23 | メラキャリブレーションと3次元再構成 | エピポーラ幾何（Epipolar Geometry） |
| 24 | 機械学習 | 単純ベイズ分類器（Native Bayes Classifier） |
| 25 | 機械学習 | k近傍法（K Nearest Neighbors） |
| 26 | 機械学習 | サポートベクターマシン（SVM） |
| 27 | 機械学習 | 決定木（Decision Trees） |
| 28 | 機械学習 | ブースティング（Boosting） |
| 29 | 機械学習 | ランダムフォレスト（Random Forest） |
| 30 | 機械学習 | EMアルゴリズム（Expectation-Maximization） |
| 31 | 機械学習 | ニューラルネットワーク（Neural Networks） |
| 32 | ユーザインターフェース | シンプルGUI（Simple GUI） |
| 33 | ユーザインターフェース | 画像の読み込みと保存（Loading and Saving Images） |
| 34 | ユーザインターフェース | ビデオ入出力（Video I/O） |
| 35 | ユーザインターフェース | OpenGL/Direct3Dの相互運用 |
やってみたこと
皆ほぼ同じにしか見えない就活生の顔をdetectしてやりたいと思います🙃
もとの画像
結果
おお、なんか惜しいな...🤔
後ろの方はもはや認識されていないように思える。
探索窓が小さすぎるとダメなねすかね。
前の方は顔半分見切れてるし...🤫
コード
python3
# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
def main():
# 入力画像の読み込み
img = cv2.imread("test.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
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), (0,0,300), 4)
# 結果を出力
cv2.imwrite("result.jpg",img)
if __name__ == '__main__':
main()
参考にさせていただいたサイト
幅広く詳解されています。
https://algorithm.joho.info/programming/python/opencv-haar-cascade-face-detection-py/