OpenCV で顔検出（OpenCV，Python を使用）

OpenCV のカスケード分類器を使用

キーワード： OpenCV, cv2.CascadeClassifier, Python, 顔検出, カスケード分類器, Haar

【サイト内の OpenCV 関連ページ】

OpenCV について [PDF] , [パワーポイント]
OpenCV のインストール，画像表示を行う C++ プログラムの実行手順: 別ページ »で説明
OpenCVとPythonを活用した画像・ビデオ処理プログラム: 別ページ »にまとめ
OpenCV 4 の C/C++ プログラム: 別ページ »にまとめている．

【OpenCV の公式情報】

OpenCV の公式ページ: https://opencv.org
GitHub の OpenCV のページ: https://github.com/opencv/opencv/releases

前準備

Python のインストール（Windows，Ubuntu 上）

Python 3.12 のインストール（Windows 上）

インストール済みの場合は実行不要。

管理者権限でコマンドプロンプトを起動（手順：Windowsキーまたはスタートメニュー > cmd と入力 > 右クリック > 「管理者として実行」）し、以下を実行する。管理者権限は、wingetの--scope machineオプションでシステム全体にソフトウェアをインストールするために必要である。

REM Python をシステム領域にインストール
winget install --scope machine --id Python.Python.3.12 -e --silent
REM Python のパス設定
set "PYTHON_PATH=C:\Program Files\Python312"
set "PYTHON_SCRIPTS_PATH=C:\Program Files\Python312\Scripts"
echo "%PATH%" | find /i "%PYTHON_PATH%" >nul
if errorlevel 1 setx PATH "%PATH%;%PYTHON_PATH%" /M >nul
echo "%PATH%" | find /i "%PYTHON_SCRIPTS_PATH%" >nul
if errorlevel 1 setx PATH "%PATH%;%PYTHON_SCRIPTS_PATH%" /M >nul

【関連する外部ページ】

Python の公式ページ: https://www.python.org/

AI エディタ Windsurf のインストール（Windows 上）

Pythonプログラムの編集・実行には、AI エディタの利用を推奨する。ここでは，Windsurfのインストールを説明する。

管理者権限でコマンドプロンプトを起動（手順：Windowsキーまたはスタートメニュー > cmd と入力 > 右クリック > 「管理者として実行」）し、以下を実行して、Windsurfをシステム全体にインストールする。管理者権限は、wingetの--scope machineオプションでシステム全体にソフトウェアをインストールするために必要となる。

winget install --scope machine Codeium.Windsurf -e --silent

【関連する外部ページ】

Windsurf の公式ページ: https://windsurf.com/

Ubuntu のシステム Python

Ubuntu では，システム Pythonを使用できる．

Python 用 opencv-python, numpy のインストール

Windows でのインストール

Windows で，管理者権限でコマンドプロンプトを起動（手順：Windowsキーまたはスタートメニュー > cmd と入力 > 右クリック > 「管理者として実行」）。
インストールの実行
次のコマンドは，旧バージョンのものを削除し，Python 用 opencv-python のインストールを行う．「python -c "import sys, cv2; print(f'Python version: {sys.version}\nOpenCV version: {cv2.__version__}')"」はインストールできたかの確認のため，バージョンを表示している．
python -m pip uninstall -y opencv-python python -m pip uninstall -y opencv-python-headless python -m pip uninstall -y opencv-contrib-python python -m pip install -U opencv-python opencv-contrib-python numpy python -c "import sys, cv2; print(f'Python version: {sys.version}\nOpenCV version: {cv2.__version__}')"

Ubuntu でのインストール

インストールの実行
次のコマンドは，Python 用 opencv-python のインストールを行う．「python3 -c "import sys, cv2; print(f'Python version: {sys.version}\nOpenCV version: {cv2.__version__}')"」はインストールできたかの確認のため，バージョンを表示している．
sudo apt install -y python3-opencv python3-numpy python3 -c "import sys, cv2; print(f'Python version: {sys.version}\nOpenCV version: {cv2.__version__}')"

画像ファイル messi5.jpg のダウンロード

https://github.com/opencv/opencv/tree/master/samples/data で公開されている messi5.jpg を使用する（謝辞：画像の作者に感謝します）

Windows の場合

次のコマンドを実行．

cd %LOCALAPPDATA%
curl -O https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv/master/samples/data/messi5.jpg

Ubuntu, RaspberryPi の場合

次のコマンドを実行．

sudo mkdir -p /usr/local/image
cd /usr/local/image
sudo chown -R $USER .
curl -O https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv/master/samples/data/messi5.jpg

Google Colaboratory の場合

次のコマンドを実行．

curl -O https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv/master/samples/data/messi5.jpg

OpenCV を用いた顔検出プログラム例

Python プログラムの実行

Windows では python （Python ランチャーは py）
Ubuntu では python3

【サイト内の関連ページ】 Python のまとめ: 別ページ »

Windows, Ubuntu, RaspberryPi の場合
Jupyter Qt Consoleを起動
jupyter qtconsole

Python プログラムの実行

Ubuntu, RaspberryPi のときは，「IMROOT=os.environ['LOCALAPPDATA'] + '/'」の行を，「IMROOT="/usr/local/image/"」のように書き換える． Google Colaboratory のときは，「IMROOT=os.environ['LOCALAPPDATA'] + '/'」の行を，「IMROOT="./"」のように書き換える．

import os
import numpy as np
import cv2
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')   # Suppress Matplotlib warnings

IMROOT=os.environ['LOCALAPPDATA'] + '/'

face_cascade = cv2.CascadeClassifier('c:\opencv\data\haarcascades_cuda\haarcascade_frontalface_alt.xml')

bgr = cv2.imread(IMROOT + "messi5.jpg")
gray = cv2.cvtColor(bgr, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

face_rects = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.1, 3)
if len(face_rects) > 0:
    for (x,y,w,h) in face_rects:
        cv2.rectangle(bgr, (x,y), (x+w,y+h), (0,255,255), 4)
else:
    print("no faces")
        
plt.style.use('default')
plt.imshow(cv2.cvtColor(bgr, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.show()