motion を用いた動態検出と顔抽出の例

Rcpp Makevars

動態検出

Web カメラの画像保存と動態検知を行う

手順

Webカメラの設定

sudo apt -y update
sudo apt -y install uvccapture guvcview luvcview
lsmod | grep uvc

vlc で Web カメラの画像を確認

motion のインストール

sudo apt -y update
sudo apt -y install motion
lsmod | grep uvc

/etc/motion/motion.conf の編集
カメラにあわせて設定
width 640 height 480 framerate 15
motion でjpegファイル, swf ファイルを作成
ファイルは/tmp/motion 下にできる
sudo motion

jpegファイルをaviファイルにエンコード

ファイル名を連番画像に変えた後にエンコード

i=1
for f in *.jpg; do
 echo $f
 mv $f `printf "%07d" $i`.jpg
 i=$(($i+1))
done
ffmpeg -r 15 -i %07d.jpg -vcodec mjpeg -b:v 8000k -s 640x480 video.avi

https://www.kkaneko.jp/tools/od/info/2014-02-03

顔検出

facedect.htmlに記載のサンプルプログラムを使う
出典
http://www.aianet.ne.jp/~asada/prog_doc/opencv/opencv_obj_det_img.htm
https://www.kkaneko.jp/rinkou/bigdata/facedetect.html を使う
次のように書き換える
cvSaveImage("/tmp/out.jpg",tarImg,0);

顔検出の繰返し

cp /usr/local/share/OpenCV/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml .
for f in *.jpg; do
  echo $f
  ./a.out $f
  cp /tmp/out.jpg `basename $f .jpg`-out.jpg
done

jpegファイルをaviファイルにエンコード
ファイル名を連番画像に変えた後にエンコード
ffmpeg -r 15 -i %07d-out.jpg -vcodec mjpeg -b:v 8000k -s 640x480 video2.avi

別の動画ファイル hoge.avi での操作手順例

mkdir /tmp/d
cd /tmp/d
ffmpeg -i hoge.avi %07d.jpg
cp /usr/local/share/OpenCV/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml .
for f in *.jpg; do
  echo $f
  /tmp/a.out $f
  cp /tmp/out.jpg `basename $f .jpg`-out.jpg
done
ffmpeg -r 30 -i %07d-out.jpg -vcodec mjpeg -b:v 8000k -s 640x360 video3.avi

fruits.jpg の解析（vlfeat の mser を使用） convert fruits.jpg mser fruits.pgm octave S = dlmread( "fruits.frame", " ", 1, 0 ); [rgb, map, alpha] = imread("fruits.pgm"); colormap(gray(256)); hold imshow(rgb); plot(S(:,1), S(:,2), '@'); print -dpng hoge.png

mkdir /tmp/d
cd /tmp/d
ffmpeg -i hoge.avi %07d.jpg
cp /usr/local/share/OpenCV/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml .
#
cat >disp.oct <<-OCTAVE
S = dlmread( "fruits.frame", " ", 1, 0 );
[rgb, map, alpha] = imread("fruits.pgm");
colormap(gray(256));
hold
imshow(rgb);
plot(S(:,1), S(:,2), '@');
print -dpng hoge.png
OCTAVE
#
rm -f COUNT
for f in *.jpg; do
  echo $f
  rm -f fruits.pgm
  rm -f fruits.frame
  rm -f hoge.png
  convert $f fruits.pgm
  mser fruits.pgm
  octave --no-gui --no-history --no-init-file --silent disp.oct
  cp hoge.png `basename $f .jpg`-out.png
  wc fruits.frame  | sed 's/ /\t/g' | cut -f3 >> COUNT
done
ffmpeg -r 30 -i %07d-out.png -vcodec mjpeg -b:v 8000k -s 640x360 video3.avi

more using OpenCV

OpenCV のビルド

cd /tmp
wget http://133.5.18.161/linux/opencv-2.4.8.tar.gz
tar -xvzof opencv-2.4.8.tar.gz
cd opencv-2.4.8
sudo cmake -DWITH_GTK=ON -DWITH_OPENGL=ON -DWITH_QT=ON -DBUILD_SHAERD_LIBS=OFF -DBUILD_DOCS=ON -DBUILD_EXAMPLES=ON -DCMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -DINSTALL_C_EXAMPLES=ON -DWITH_OPENCL=OFF -DWITH_CUDA=OFF -DWITH_UNICAP=ON -DWITH_V4L=ON -DWITH_XINE=ON -DWITH_OPENEXR=ON -DBUILD_OPENEXR=ON
sudo make -j4
sudo make install
cd samples
cd c
sudo make
sudo bash build_all.sh
cd ..
tar -cvf /tmp/c.tar ./c
cd /usr/local/share/OpenCV/samples
sudo tar -xvf /tmp/c.tar

/tmp/opencv-2.4.8/samples/c/adaptiveskindetector.cpp cvReleaseImage(&img); の前あたりに次の２行を追加． cd /tmp/opencv-2.4.8/samples/c; sudo bash build_all.sh
```
	std::sprintf(s, "/tmp/c/%07d-skin.jpg", numFrames);
	cvSaveImage(s,img,0);
```
/tmp/opencv-2.4.8/samples/c/motempl.c
cvShowImage( "Motion", motion ); の次あたりに次の4行を追加． cd /tmp/opencv-2.4.8/samples/c; sudo bash build_all.sh
```
        char buf[1024];
	sprintf(buf, "/tmp/c/%07d-motion.jpg", i);
	cvSaveImage(buf,motion,0);
	i++;
```

/tmp/opencv-2.4.8/samples/c/adaptiveskindetector の実行

先ほどの連番jpeg画像を使う

# mkdir /tmp/c
# cd /tmp/c
# # prepare hoge.avi
# ffmpeg -i hoge.avi %07d.jpg
# cd /tmp/c

# /tmp/opencv-2.4.8/samples/c/adaptiveskindetector の実行
cd /tmp/c
cp /tmp/opencv-2.4.8/samples/c/adaptiveskindetector  /tmp/c
./adaptiveskindetector "/tmp/c/%07d.jpg" 1 1043
ffmpeg -r 15 -i %07d-skin.jpg -vcodec mjpeg -b:v 8000k -s 640x480 skin2.avi

#
cd /tmp/c
cp /tmp/opencv-2.4.8/samples/c/motempl /tmp/c
./motempl video.avi
ffmpeg -r 15 -i %07d-motion.jpg -vcodec mjpeg -b:v 8000k -s 640x480 motion2.avi

#
cp /tmp/opencv-2.4.8/samples/c/smile_detect  /tmp/c
./adaptiveskindetector "/tmp/c/%07d.jpg" 0 6600

sample 下の２つの program

大勢の人が重なったり、つながっていても人を検出できる「HOG」のコードです。

#include "stdafx.h"
#include "opencv2\\opencv.hpp"

using namespace cv;

int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
Mat img = imread("summit.bmp", 1);

HOGDescriptor hog;
//分類器の取得
hog.setSVMDetector(HOGDescriptor::getDefaultPeopleDetector());

std::vector found;
//HOG
hog.detectMultiScale(img, found, 0, Size(3,3), Size(0, 0), 1.1, 2);

std::vector::const_iterator it;
for(it = found.begin(); it!=found.end(); ++it)
{
Rect r = *it;
rectangle(img, r.tl(), r.br(), Scalar(255,0,0), 2);
}

// 結果の描画
namedWindow("hog", CV_WINDOW_AUTOSIZE|CV_WINDOW_FREERATIO);
imshow( "hog", img );
waitKey(0);

return 0;
}

http://imagesensing.seesaa.net/article/251094189.html

目の検出プログラムです。openCVは目を学習済みのため、教師データを参照するのみで目の検出処理が作成できます。とても便利です。

#include "stdafx.h"
#include "opencv2/opencv.hpp"

using namespace cv;

int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
//入力画像
Mat Img = imread("face.jpg", 1);

//グレースケール画像（目検出の処理はグレースケール画像で行う））
Mat GrayImg;

//入力画像をグレースケール画像に変換
cvtColor(Img, GrayImg, CV_BGR2GRAY);

//目の教師データ（openCVはすでに目のデータを用意している））
std::string nested_cascadeName = "C:\\OpenCV2.2\\data\\haarcascades\\haarcascade_eye.xml";
CascadeClassifier nested_cascade;
if(!nested_cascade.load(nested_cascadeName))
return -1;

std::vector nestedObjects;
///目の検出
// 画像，出力矩形，縮小スケール，最低矩形数，（フラグ），最小矩形
nested_cascade.detectMultiScale(GrayImg, nestedObjects,
1.1, 3,
CV_HAAR_SCALE_IMAGE,
cv::Size(10,10));

// 目の位置の表示
for(std::vector::const_iterator nr = nestedObjects.begin(); nr != nestedObjects.end(); ++nr) {
rectangle(Img, Point(nr->x,nr->y), cv::Point(nr->x + nr->width, nr->y + nr->height), cv::Scalar(255,0,0), 3, 4);
}
imshow( "result", Img );

waitKey(0);

return 0;
}

http://imagesensing.seesaa.net/article/214206116.html

lbpcascade and haarcascade