【OpenCV】画像の顔部分を検出する方法【Python】

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。

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。

「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。

「!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’

「imshow」で「応答なし」の対処方法

2つ目の注意点は、「cv2.imshow(‘face01’, img)」だけで終わってしまうと、別ウィンドウが「応答なし」となり、フリーズしてしまいます。

そのため、必ず「waitKey(0)」をいれるようにしましょう。

参考書籍

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