OpenCV で顔検出(OpenCV,Python を使用)

1. エグゼクティブサマリー

本記事では,OpenCV のカスケード分類器を使用して画像中の顔を検出し,矩形で囲んで表示するプログラムを扱う.

【サイト内の OpenCV 関連ページ】

【OpenCV の公式情報】

2. 前準備(必要ソフトウェアの入手)

ここでは、最低限の事前準備について説明する。機械学習や深層学習を行う場合は、NVIDIA CUDA、Visual Studio、Cursorなどを追加でインストールすると便利である。これらについては別ページ https://www.kkaneko.jp/cc/dev/aiassist.htmlで詳しく解説しているので、必要に応じて参照してください。

Python 3.12 のインストール(Windows 上) [クリックして展開]

以下のいずれかの方法で Python 3.12 をインストールする。Python がインストール済みの場合、この手順は不要である。

方法1:winget によるインストール

管理者権限コマンドプロンプトで以下を実行する。管理者権限のコマンドプロンプトを起動するには、Windows キーまたはスタートメニューから「cmd」と入力し、表示された「コマンドプロンプト」を右クリックして「管理者として実行」を選択する。

winget install --scope machine --id Python.Python.3.12 -e --silent --disable-interactivity --force --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "/quiet InstallAllUsers=1 PrependPath=1 Include_pip=1 Include_test=0 Include_launcher=1 InstallLauncherAllUsers=1"

--scope machine を指定することで、システム全体(全ユーザー向け)にインストールされる。このオプションの実行には管理者権限が必要である。インストール完了後、コマンドプロンプトを再起動すると PATH が自動的に設定される。

方法2:インストーラーによるインストール

  1. Python 公式サイト(https://www.python.org/downloads/)にアクセスし、「Download Python 3.x.x」ボタンから Windows 用インストーラーをダウンロードする。
  2. ダウンロードしたインストーラーを実行する。
  3. 初期画面の下部に表示される「Add python.exe to PATH」に必ずチェックを入れてから「Customize installation」を選択する。このチェックを入れ忘れると、コマンドプロンプトから python コマンドを実行できない。
  4. 「Install Python 3.xx for all users」にチェックを入れ、「Install」をクリックする。

インストールの確認

コマンドプロンプトで以下を実行する。

python --version

バージョン番号(例:Python 3.12.x)が表示されればインストール成功である。「'python' は、内部コマンドまたは外部コマンドとして認識されていません。」と表示される場合は、インストールが正常に完了していない。

AIエディタ Windsurf のインストール(Windows 上) [クリックして展開]

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。Windsurf がインストール済みの場合、この手順は不要である。

管理者権限コマンドプロンプトで以下を実行する。管理者権限のコマンドプロンプトを起動するには、Windows キーまたはスタートメニューから「cmd」と入力し、表示された「コマンドプロンプト」を右クリックして「管理者として実行」を選択する。

winget install --scope machine --id Codeium.Windsurf -e --silent --disable-interactivity --force --accept-source-agreements --accept-package-agreements --custom "/SP- /SUPPRESSMSGBOXES /NORESTART /CLOSEAPPLICATIONS /DIR=""C:\Program Files\Windsurf"" /MERGETASKS=!runcode,addtopath,associatewithfiles,!desktopicon"
powershell -Command "$env:Path=[System.Environment]::GetEnvironmentVariable('Path','Machine')+';'+[System.Environment]::GetEnvironmentVariable('Path','User'); windsurf --install-extension MS-CEINTL.vscode-language-pack-ja --force; windsurf --install-extension ms-python.python --force; windsurf --install-extension Codeium.windsurfPyright --force"

--scope machine を指定することで、システム全体(全ユーザー向け)にインストールされる。このオプションの実行には管理者権限が必要である。インストール完了後、コマンドプロンプトを再起動すると PATH が自動的に設定される。

関連する外部ページ

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

Python の opencv-python,numpy ライブラリのインストール(Windows 上) [クリックして展開]

次のコマンドは,旧バージョンを削除し,Python 用 opencv-python のインストールを行う. 最後の行はバージョン表示によるインストール確認である.

管理者権限コマンドプロンプトで以下を実行する。管理者権限のコマンドプロンプトを起動するには、Windows キーまたはスタートメニューから「cmd」と入力し、表示された「コマンドプロンプト」を右クリックして「管理者として実行」を選択する。

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__}')"

3. 実行のための準備とその確認手順(Windows 前提)

3.1 プログラムファイルの準備

第5章に掲載するソースコードをテキストエディタ(メモ帳,Windsurf 等)に貼り付け,face_detect.py として保存する(文字コード:UTF-8).

3.2 実行コマンド

コマンドプロンプトでファイルの保存先ディレクトリに移動し,以下を実行する.

cd /d c:%HOMEPATH%
python face_detect.py

3.3 動作確認チェックリスト

確認項目期待される結果
画像ファイルの配置ホームディレクトリ(c:%HOMEPATH%)に messi5.jpg が存在する
カスケード分類器の読み込みcv2.data.haarcascades から haarcascade_frontalface_alt.xml が正常に読み込まれる
顔検出の実行detectMultiScale により顔領域の座標が取得される
結果画像の表示検出された顔が黄色の矩形で囲まれた画像が表示され,タイトルに検出数が表示される

4. 概要・使い方・実行上の注意

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)

プログラムの動作

本プログラムは,OpenCV のカスケード分類器(cv2.CascadeClassifier)を用いて入力画像から顔領域を検出する.画像ファイル messi5.jpg を読み込み,グレースケールに変換した後,detectMultiScale で顔検出を実行する.検出された顔領域は黄色(BGR: 0, 255, 255)の矩形で囲まれ,Matplotlib により表示される.ソースコードは第5章に掲載している.

Google Colaboratory で実行する場合

Google Colaboratory で実行する場合は,ソースコード中の「IMROOT = os.path.expanduser('~') + '/'」の行を「IMROOT = "./"」に書き換える.

5. ソースコード

以下に顔検出プログラムの全ソースコードを示す.

import os
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

IMROOT = os.path.expanduser('~') + '/'

cascade_path = os.path.join(cv2.data.haarcascades, 'haarcascade_frontalface_alt.xml')
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cascade_path)

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

face_rects = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.1, 3)
for (x, y, w, h) in face_rects:
    cv2.rectangle(bgr, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 255), 4)

plt.imshow(cv2.cvtColor(bgr, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.axis('off')
plt.title(f"Detected faces: {len(face_rects)}")
plt.show()

6. まとめ

カスケード分類器による顔検出

OpenCV の cv2.CascadeClassifier と Haar 特徴量に基づくカスケード分類器を用いて,画像中の顔領域を検出できる.分類器の定義ファイル(XML)は opencv-python パッケージに同梱されており,cv2.data.haarcascades からパスを取得して読み込む.

グレースケール変換と detectMultiScale

顔検出の前処理として,入力画像を cv2.cvtColor でグレースケールに変換する.detectMultiScale にスケールファクタ(1.1)と最小近傍数(3)を指定して顔検出を実行する.

検出結果の可視化

検出された顔領域は cv2.rectangle で矩形を描画し,Matplotlib の plt.imshow で表示する.BGR から RGB への色空間変換には cv2.cvtColor を使用する.

環境に応じた画像パスの設定

画像ファイルの配置先は実行環境によって異なる.Windows ではホームディレクトリ,Google Colaboratory ではカレントディレクトリ(./)を IMROOT に設定する.

opencv-python と numpy のインストール

本プログラムの実行には opencv-python,opencv-contrib-python,numpy のインストールが必要である.Windows では pip を用いてインストールする.