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 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
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
管理者権限の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
- 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。
- ダウンロードしたインストーラーを実行する。
- 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。 - 「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。
管理者権限の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.
管理者権限の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
- Windows の場合
次のコマンドを実行.
cd /d c:%HOMEPATH% 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
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.