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 »で説明している．
• OpenCV 4 の Python 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 の準備（Windows，Ubuntu 上）

• Windows での Python 3.10，関連パッケージ，Python 開発環境のインストール: 別ページ »で説明している．
• Ubuntu では，システム Pythonを使うことができる．Python3 開発用ファイル，pip, setuptools のインストール: 別ページ »で説明している．

【サイト内の関連ページ】

• Python のまとめ: 別ページ »にまとめ
• Google Colaboratory の使い方など: 別ページ »で説明している．

【関連する外部ページ】

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

Python 開発環境のインストール

• Windows での Python 開発環境として，Python コンソール（Jupyter Qt Console）, Jupyter ノートブック (Jupyter Notebook), Jupyter Lab, Nteract, spyder のインストール: 別ページ »で説明している．
• Windows での PyCharm のインストール: 別ページ »で説明している．
• Windows での PyScripter のインストール: 別ページ »で説明している．

OpenCV Python のインストール

Python で OpenCV を動かすためのもの．

OpenCV Python のインストールは：別ページ »で説明1～2 コマンドの実行でインストールできる．

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 %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

1. Windows, Ubuntu, RaspberryPi の場合

   Jupyter Qt Consoleを起動

   jupyter qtconsole
   

2. 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()