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【OpenCV】画像の顔部分を検出する方法【Python】

公開日： 2022/03/14 : Python OpenCV, エラー, 対処方法, 応答なし, 画像検出, 顔部分

OpenCV を使って、Python で画像から顔部分の検出を行ったときのメモです。

Anaconda で OpenCV をインストールしてあります。

Contents

カスケード分類器

OpenCV では、カスケード分類器というものが用意されています。

カスケード分類器は、複数の識別器を組み合わせた分類器のことです。

その中でも、Haar-like特徴を使った識別器が OpenCV では使われています。

Haar-like特徴とは、画像の明暗差により特徴をとらえたものになります。

OpenCV をインストールすると、以下の場所に、17種類のカスケード分類器が格納されます。

私の環境では「C:\Users\XXXX\anaconda3\Lib\site-packages\cv2\data」の中に、以下のような「xml」ファイルがありました。

※格納されるフォルダは環境によって若干異なるかと思われます。

画像データの準備

画像データは、有名な「Lenna」を使います。

以下の URL から、tif 画像「lena_std.tif」をダウンロードします。

www.lenna.org

顔部分の検出

顔部分の検出は、カスケード分類器の中の「haarcascade_frontalface_default.xml」ファイルを使います。

四角の枠は、cv2.rectangle()メソッドで描画することができます。

以下のようなコードで、顔部分を矩形で囲んだ jpg 画像を保存し、さらに、別ウィンドウで表示させることができます。

import cv2

# カスケード分類器の読み込み
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

# イメージファイルの読み込み
img = cv2.imread('lena_std.tif')

# 顔を検知
face = face_cascade.detectMultiScale(img)

# [[217 201 173 173]]
print(face)

# 顔部分を矩形で囲む
for(x, y, w, h) in face:
    cv2.rectangle(
        img,
        pt1=(x, y),     # 矩形の１つの頂点
        pt2=(x+w, y+h), # 矩形の反対側の頂点
        color=(0, 255, 0),
        thickness=2)     # 枠の太さ


# 検出処理後の画像を保存
cv2.imwrite('Face_detection.jpg', img)

# 検出処理後の画像を別ウィンドウで表示
cv2.imshow('face01', img)

# これがないと「応答なし」になってしまう
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

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import cv2

# カスケード分類器の読み込み

face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

# イメージファイルの読み込み

img = cv2.imread('lena_std.tif')

# 顔を検知

face = face_cascade.detectMultiScale(img)

# [[217 201 173 173]]

print(face)

# 顔部分を矩形で囲む

for(x, y, w, h) in face:

cv2.rectangle(

img,

pt1=(x, y), # 矩形の１つの頂点

pt2=(x+w, y+h), # 矩形の反対側の頂点

color=(0, 255, 0),

thickness=2) # 枠の太さ

# 検出処理後の画像を保存

cv2.imwrite('Face_detection.jpg', img)

# 検出処理後の画像を別ウィンドウで表示

cv2.imshow('face01', img)

# これがないと「応答なし」になってしまう

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

「face_cascade.detectMultiScale(img)」部分では、以下のような [x値, y値, 幅, 高さ]のリストが返ってきます。

[[217 201 173 173]]

1	[[217 201 173 173]]

「!empty() in function」エラーの対処方法

１つ目の注意点としては、「haarcascade_frontalface_default.xml」ファイルをソースコードと同じディレクトリにコピーしていれました。

ファイルパスが間違っていると、以下のような「!empty() in function」エラーがでてしまいます。

error: OpenCV(4.5.4-dev) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\objdetect\src\cascadedetect.cpp:1689: error: (-215:Assertion failed) !empty() in function ‘cv::CascadeClassifier::detectMultiScale’