PythonとOpenCVで画像の中の顔を検出するための準備 . PythonCarnival. 画像を加工してみよう.
$ py -3 Python 3.8.4 (tags/v3.8.4:dfa645a, Jul 13 2020, 16:46:45) [MSC v.1924 64 bit (AMD64)] on win32 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. #include "opencv2/opencv.hpp"
"opencv-master\opencv-master\data\haarcascades"の中に入っている【haarcascade_frontalface_alt.xml】を使います．, OpenCVを用いてUSBカメラから得た動画で顔検出 pic.twitter.com/bZizivSoil, 顔は検出できていますが，誤検出がちらほらありますね． vol4. #include , "ファイルまでのパス/haarcascade_frontalface_alt.xml", you can read useful information later efficiently. 2オンラインでのマンツーマン形式の講義 ★★無料体験レッスン実施中です。★★ 最近iOS界隈では漫画風に画像を加工するカメラアプリが人気を博しております。写真に何らの加工を施すには、画像処理技術が必要です。画像処理と聞くと敷居が高そうに思われる方も多いかと思いますが、実はそんなに難しくありません。難しくないと言っても、じゃあ作ってみろよと言われると意外とわからないこともありますよね。実際に漫画風に加工するとなるとどのように実装するのか。。。, というわけで今回から２回に分けて写真を漫画風に加工するための画像処理について、手法と実装の２回に分けて解説していこうと思います。今回は手法の解説だけになるので、すぐにでも手を動かしたい方はこの記事をすっ飛ばして次の記事を読んでください。, まずは加工後の写真をイメージして、使用する画像処理技術のあたりをつけていきましょう。, 画像処理に関するアルゴリズムは既に一般化されているものがたくさんあります。今回のように目標（漫画風にする）がはっきりしている場合は、独自にどうこうするのではなく、まずは既にあるものから使えそうなものを探してみましょう。画像処理に関する情報はWEB、書籍ともに非常に充実しております。ここでは私が実際に読んだものを紹介しますが、とりあえず今の時点ですべて目を通す必要はありません。こんなものがあるんだぐらいに見といてください。, 画像処理におけるアルゴリズムの種類や内容を非常に簡単に解説しています。とても参考になりました。, Mac OS X/iOSアプリで標準で使用できるCoreImage.frameworkを用いた画像処理について解説されています。ここで紹介されている画像処理をすべてiOSアプリ開発で使用できるわけではありませんが、Objecive-Cに慣れている方であれば、こういう切り口から画像処理の世界に入るのもありではないでしょうか。, OpenCVを使用した画像処理をサンプルコードと一緒に解説しています。OpenCVはインテルが開発したオープンソースのC/C++、Java、Python用ライブラリで、iOS以外にもMac OS Xはもちろん、Linux、Windows、Androidなど様々なプラットフォームで動作します。iOSに関してはむしろ最近標準でサポート（armv7sでは動きませんが）されたばかりです。, 画像処理に関してまだ駆け出しのひよっこの癖に生意気なことを書かせて頂きましたが本題に戻りましょう。私は写真を漫画風に加工する上で、以下の２つのフィルタ処理が近そうだなぁと考えました。, Wikipediaによると、エッジ検出とは「画像処理やコンピュータビジョンの用語で、特徴検出や特徴抽出の一種であり、デジタル画像の画像の明るさが鋭敏に（より形式的に言えば不連続に）変化している箇所を特定するアルゴリズムを指す」とのことです（参考：エッジ検出 - Wikipedia）。わかりやすく言うと、画像中にあるモノの境界線を検出する処理です。実際にエッジ検出処理をかけた画像を見てみましょう。, 上で紹介した画像処理におけるアルゴリズムによると、「指定画像を白と黒の2階調の画像に変換する処理」とあります。具体的には、RGB各要素の平均値がしきい値より高ければ白、低ければ黒と言った具合に分けて、写真を真っ白と真っ黒の２色だけの画像を生成します。実際に２値化を施した画像を見てみましょう。, この２つのアルゴリズムを使用すれば、写真を漫画風に加工したような効果を演出することができそうです。, 使えそうなフィルタは出揃いましたが、単体でみるとまだまだ完成にはほど遠いです。これらのフィルタを利用して、どうすれば完成に近づくか模索しながらどういう処理が必要か計画をたてていきましょう。, この３つの要素を合成させれば写真を漫画風に加工できそうです。それでは実際にどういう工程でこれらの要素を生成するか計画をたてましょう。, 撮影した写真から黒いペンで輪郭をなぞったような画像です。これは先ほどあたりをつけたエッジ検出が使えそうですが、エッジ検出処理を施した画像を見ると加工してやる必要がありそうです。そこで私は以下のような工程を考えました。, 次に白黒の部分です。これは２値化が使えそうです。しかし、２値化してしまうと白黒だけになってしまい、淡い色の部分、すなわちスクリーントーン部分が表現できません。 OpenCV, PIL, 顔認識には様々な方法がありますが、今回はOpenCVを使った顔検出。 あるいは、別のディレクトリにあるなら、適切なパスを指定してください。, OpenCV、Pillow(PIL)を扱うために、冒頭でインポート。 #include "opencv2/highgui.hpp" 以下のバージョンでやっていきます。 OS：Windows10 Pro 1909 Python ：3.7.3 OpenCV ：3.4.2 パッケージ管理ツール：Anaconda 2020.02 Spyder：4.1.3 . 顔にモザイクをかける時、モザイクをかけたい画像のサイズ... 解決：パスを適切に指定
https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades 顔検出. OpenCVはオープンソースの画像（動画）ライブラリ。とても有名で、機械学習においても利用場面は多いです。, OpenCVには日本語版チュートリアルがあるので、読むとよいです。使い方がわかります。 ここは２値化のアルゴリズムを利用して、白と黒の２値化ではなく白・灰色・黒の３値化することで対応しましょう。工程としては以下の通りです。, 最後のスクリーントーンの部分。こいつは非常に簡単で以下の画像を輪郭画像と白黒部分の画像の最背面に配置するだけです。, これで漫画風の写真が生成できそうですね。画像に施す処理の工程がはっきりしました。次回は実際に手を動かして画像を加工してみましょう。, Core Image Filter Reference（iOS Developer Library）, opencv.jp - OpenCV: フィルタと色変換（Filters and Color Conversion）サンプルコード -. 必要な特徴をグレースケールで読み取るほうが、余計な情報がなくて済むのです。, 顔認識に成功すると、サンプルコードではface_listに画像の座標と大きさの情報が格納されています。 OpenCVとPillow(PIL)のための入門用のサンプルコードなので、深層学習（ディープラーニング）などは利用しません。, $ pip install Pillow 画像にモザイクなどをかけるとき、適切な数字を指定できていなければ以下のようなエラーが出る。
今回、PILからはImageしか使わないので、Imageのみインポートしました。, 画像の読み込みはグレースケールで行います（cv2.COLOR_BGR2GRAY）。画像処理系はグレースケールにすることが多いです。 前回OpenCVを用いて静止画に対して顔検出を行なった． ↓↓ 【初心者向け】OpenCVで顔検出を行う. $ pip3 install opencv-python, Pillow(PIL)はPythonの画像処理ライブラリです。 それを応用し，今回はUSBカメラから動画を取得してリアルタイムで顔検出を行なってみたいと思います． 環境. OpenCVのカスケード分類器によって顔検出ができる。分類器はネット上に多数あり、また自分で作ることも可能だ。 仕組みについてはこちらが参考になる。 【入門者向け解説】openCV顔検出の仕組と実践(detectMultiScale) Python+OpenCVで顔認識してみた ... 17～23行目で、認識した顔を加工しています。 19行目では認識した顔を縮小し、20行目で元のサイズに戻すことでモザイクにしています。 21・22行目は枠の色と太さを決めて、23行目で枠を付けています。 顔認識にはopen cvを使います。RaspberryPi以外でのOpenCVの入れ方は… 調べてみて下さい。PythonからOpenCVを使えるようにセットアップする必要があります。 RaspberryPi(debian系)なら↓だけ。あら簡単。 apt-get update apt-get install libopencv-dev apt-get install python-opencv Python OpenCVで顔認識 画像・映像のリアルタイム加工が簡単！ 今回はPython+OpenCVによる顔認識をやってみました。 PythonとOpenCVを使えばとても簡単に色々な機能を利用できます。 画像のリサイズや加工などはOpenCVでもかなりできます。
Anacondaでの OpenCV ライブラリのインストール方法はこちら。 >>> OpenCV 非公式ではありますが、PyPIからインストール可能なパッケージ opencv-python が用意されています。 プログラミングやWebデザインのオンラインマンツーマンレッスンCodecamp あなたの家族や友人が白黒写真で写っているからといって、その人たちが判別できないなんていうことはありませんよね。 【エラー解決】Kernel Restarting, The kernel appears to have died.
パイソンカーニバル。Python,TensorFlow,Deep Learning,人工知能,Mac関連の情報を発信します。, 2018/9/8
この人の顔に載せるためのニンニク画像は別に保存しています（ninniku4_1.png）。, 約8,000名の受講生と80社以上の導入実績 Webカメラを使いた... 背景透過のためにsplit()[3]というオプションをpaste()メソッドに追加している, https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades, https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv/master/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml, 【エラー解決】ValueError: could not broadcast input array from shape (*,*,*) into shape (*,*,*). Pythonで画像を扱う時にはよく使うライブラリです。, 今回は人の顔を認識し、その顔の部分にニンニクを貼り付けるサンプルコードです。 ニンニクの画像は加工しております。テイク4で完成したので、ninniku4.pngという名前になっています。, たとえば、上記のPythonコードのファイルをninniku.pyにしたら、
以下のバージョンでやっていきます。 OS：Windows10 Pro 1909 Python ：3.7.3 OpenCV ：3.4.2 パッケージ管理ツール：Anaconda 2020.02 Spyder：4.1.3 . 古い筆まめの住所録データを無料で変換する方法(fwa→csv) 2020～21年用, http://www.buildinsider.net/enterprise/bashonwindows/01#bowinstall, https://raw.githubusercontent.com/pilliq/scratchpy/master/scratch/scratch.py, http://faq.buffalo.jp/app/answers/detail/a_id/15776, http://www.tapun.net/raspi/raspberry-pi-nano-guide, http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/COLUMN/20111019/371083/, http://qiita.com/rubytomato@github/items/6558bfdb37d982891c09, http://qiita.com/suppy193/items/91609e75789e9f458c39, https://github.com/koike-moyashi/scratch_python_sample, RaspberryPi+Scratchで各種センサーやモータがあれこれできるpi_scratch, Scratchから任意のOSコマンドを実行したい（メールやSlackへ送信、Webからファイルを取得、テキストで出力など）, 遠隔/ローカルのPython/ScratchへPython/Scratch/Pyonkeeの値を中継したい, 親子でプログラミングを楽しみたい（お父ちゃんが凄いのをPythonで作って、Scratchでつながせ凄さを見せつける）, Scratchはだいたい分かる。Pythonに挑戦しようと思うが、作りたいものが思いつかない, Raspberry Pi | viより直感的！標準エディタ”nano”の使い方ガイド＠たぷん日記, Scratchで相互に通信可能なMESHネットワークを作る方法（RaspeberryPiのScratchでも可能です）.
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