https://algorithm.joho.info/machine-learning/haar-like-casca... haarcascade-・・・というファイルがいろいろありますが、これらの違いについて書いてあるページは次のリンク先にあります。, OpenCV 使用可能なCascadeClassifierの種類と効果 - Symfoware. img_gray = cv2.cvtColor(img_src, cv2.COLOR_BGR2GRAY), #顔判定 """ OpenCVで顔を判定し、判定された顔の座標を取得してpillowで切り抜き、縮小・拡大して再度貼り付けることでモザイク加工をする。 pillowで開いた画像はそのままではOpenCVで開けないため、OpenCV用に変換して表示する。 こんにちは。今回は、Webカメラをつないで画面に表示するプログラムを紹介します。 (opencv_python)$ python face_mosaic.py 席替えのシミュレーション あの席をただ一つねらっているんだよ（高校生が考えたモデル化とシミュレーション０３）. 前回、人の顔を認識するテストに引き続き、今度は人物を特定するための分類器を自作したいと思います。, 斜め45度を向いている少年の画像を機械学習させ、分類器を作り、似たような角度で写っている少年の画像を認識させようと思います。, 正解画像と不正解画像をあわせて10,000枚くらい用意して、機械にひたすら学習させるようです。, そこまで頑張れないので、1枚の正解画像を変形させ、正解画像を量産する方法を取ります。, 具体的な分類器作成の流れは、「OpenCVで物体検出器を作成する⑤ ～createsamples～」を、参考とさせて頂きました。, 参考サイトを見ながら、正解画像を量産させる「opencv_createsamples.exe」を実行させようとしたのですが、PC内を検索しても見つかりません。, ファイル名からの推測ですが、OpenCV2.4.11環境を用意しないとダメそうです。, で、opencv: 2.4.11がインストールされます。（2017/8月時点では）, これを「cleatesamples」で量産します。やり方は前述の参考サイトをご確認ください。, 私のディレクトリ構成だと、コマンドプロントでC:\traincascadeに移動して、下記の命令を実行します。, 正解画像が変形しながらが量産され、C:\traincascade\vecに「1.vec」という正解特徴データが生成されます。, C:\traincascade\cascade\trained_dataに、分類器のxmlが生成されます。, Python 3.6.1+OpenCV 3.3.0の環境に戻し、下記Pythonファイルを実行します。, 変なところも認識していますが・・・不正解画像の学習が、テントウムシとか8枚だけなので、仕方ないでしょう。, 人物特定の分類器を自作するには、大量の画像に向き合える根性が必要です。 faces = cascade.detectMultiScale(img_gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=1, minSize=(100, 100)). faces = cascade.detectMultiScale(img_gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=1, minSize=(10, 10)), # 切り抜いた画像を1/4に縮小する。 (小さい値を指定し過ぎると顔っぽい小さなシミのような部分も判定されてしまう。) img_src = cv2.imread("./image/yoshinobu.jpg", 1), # 結果を保存するための変数を用意しておく。 (小さい値を指定し過ぎると顔っぽい小さなシミのような部分も判定されてしまう。) [/shell], 今回も偉大なる物理学者の方々も顔判定してみる。 minSize で顔判定する際の最小の四角の大きさを指定できる。 opencv 3.3.1; Macの場合はbrewで手軽に環境構築が出来るのでおすすめします。 ※AVI動画をOpenCVで扱うにはcontribのffmpegを入れることをおすすめします。Python2やOpenCV2は大きく構造が違うのでご注意ください。 動画（カメラ）から動体検知する流れ 元画像(加工前) pillowで開いた画像はそのままではOpenCVで開けないため、OpenCV用に変換して表示する。 """ cut_face = img_edit.crop((face[0], """ sourceディレクトリにface_mosaic.pyを作成する。, [python title="face_mosaic.pyの内容"] Copyright © 2018-2020 KASUGAI Yu All Rights Reserved. CyberAgent Developers Advent Calendar 2017の14日目の記事です。 [/shell], OpenCVで顔を判定し、判定された顔の座標を取得してpillowで切り抜き、縮小・拡大して再度貼り付けることでモザイク加工をする。 """ 数枚の正解画像で、なんとかなるものではありません。, 開発プロデューサーは、分類器作成を依頼するなら、その人の好き嫌いを十分配慮したほうがよいです。本当に。, 2次元画像(アニメキャラ)顔識別をOpenCVで手軽にやってみた | IT技術情報局. モノづくりが好きで、ブログでは電子工作やゴミ回収ロボットのことを書いています。, ゴミ回収ロボットを一緒に開発してくれる方がいらっしゃいましたらお問い合わせフォームからご連絡ください。, Kazuki Room ～電子工作・ロボット・3Dプリンター・RaspberryPi～, "C:\\OpenCV4.0.1\\sources\\data\\haarcascades\\haarcascade_frontalface_default.xml", Kazuki Room ～電子工作・ロボット・3Dプリンター・RaspberryPi～ by, 解決！「Arduino ‘read’ was not declared in this scope」というコンパイルエラーについて, Blenderと3Dプリンターを使用してミニ四駆を作ってみた！【3Dプリンターで出力可能な3Dデータを作ります！】, RaspberryPiとMJPG-Streamerでライブストリーミングをする方法, 保護中: C++でNon-local Means Filterを自作して画像のノイズを除去する, 保護中: pythonによる効果的な適応的二値化処理（adaptiveThreshold）について. 前回は、静止画において顔検出器を使い、顔を認識することが出来ました。今度は動画でリアルタイムに顔検出をさせたいと思います。, まず動画は、静止画をパラパラアニメのように高速で映し出すことでスムーズに動いているように見えます。 その1コマの静止画をフレームといい、1秒間あたりに表示されるフレームの数によって表示速度（動きのなめらかさ）を表します。通常、テレビ等は30fps(frame per second:1秒間に30コマ)で表示されています。, ここに前回、使用した顔検知のプログラムを追加します。動画の場合は、高速な処理が要求されるため、カスケード型の識別器を利用することが多いです。今回は顔を自動的にモザイク処理する処理も追加してみました。, 自動的に顔にモザイクが掛かっています。ただし、顔検知が正面顔の検知しかしないため、横顔や後ろを向くとモザイクがはずれてしまいます。横顔検知の検出器を組み合わせると横顔も隠せそうですね。, 今回は動画の読込み処理を行い、リアルタイムに顔検知を行い、画像処理（モザイク処理）を行いました。動画を複数毎の静止画の集まりと考えれば、それほど複雑ではなく、他の画像処理を組み合わせることで色んな事が出来そうです。アプリ等で自動的に猫耳が付いたり、顔を盛れるのも顔検知と画像処理を組み合わせて行っていることがわかりました。次回は、YOLOを利用した物体検知を行ってみたいと思います。, (第5回)Python + OpenCV で遊んでみる(YOLOを用いた物体検出編). # 複数の顔があった場合、１つずつ四角で囲っていく 前回は、静止画において顔検出器を使い、顔を認識することが出来ました。 今度は動画でリアルタイムに顔検出をさせたいと思います。 動画について. こんにちは。今回は、Webカメラをつないで画面に表示するプログラムを紹介します。 Webカメラから画像 ... https://joho-ka.mints.ne.jp/multi-camras-with-opencv, Haar Cascade（識別器・分類器）による顔検出のアルゴリズム・仕組み・計算方法についてまとめました。. face[1]+face[3])), # 切り抜いた画像を1/20に縮小する。 img_dst = np.asarray(img_edit), # 表示 実行環境は前回と同じです． ・macOS Mojave 10.14.5 ・Python 3.6.8 ・opencv-python-4.1.0.25. cut_face = cut_face.resize((int(face[2]/4), int(face[3]/4)), Image.LINEAR) for face in faces: # 顔を切り抜く import numpy as np minSize で顔判定する際の最小の四角の大きさを指定できる。 プロジェクトの用意 # 切り抜いた画像を1/4に縮小する。 img_edit.paste(cut_face, tuple(face[:2])), #pillow用のデータをOpenCVデータに変換 img_src = cv2.imread("./image/physicists.jpg", 1), # 結果を保存するための変数を用意しておく。 WEBカメラに映った顔を認識してトラックしてみます． [/python], [python title="face2.pyの内容"] Python+OpenCVで顔認識してみた ... 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 … 電子工作やロボットの情報をメインに発信していきます！, ・Windows7 64bit・Webカメラ 「HD ウェブカメラ C270」・C++・OpenCV4.0.1・Visual Studio2017, Visual Studioを起動して「新規作成」→「プロジェクト」を選択します。「空のプロジェクト」を選択して名前を設定します。今回は「detectFacefromCamera」にします。, プロジェクトができたら「ソースファイル」を右クリックして「新しい項目の追加」から「detectFacefromCamera.cpp」を追加します。, 「detectFacefromCamera.cpp」に以下のソースをまるっとコピーして貼り付けます。パスはカスケードファイルが格納されているところを指定してください。, プロパティマネージャーの「detectFacefromCamera」をダブルクリックしてビルドに必要なプロパティの設定をしていきます。, プルダウンで「Release」「x64」を選択して「実行」ボタンを押下します。こちらは先程のプロパティの設定と合わせてください。私は64bitを使用しているので「x64」を選択します。WebカメラはあらかじめPCのUSBポートに接続しておきます。, 思っていたよりスムーズに顔認識してくれてよかったです。正面の顔は認識されますが、横顔とかだとあまり認識されないようです。ここまでは比較的簡単にできたのでもっと改良していきたいと思います。, KAZUKIです。 ヴィジ... こんにちは。前回は距離の考え方がいろいろあるということを確認しました。今回は、それらをプログラムで書いてみよ... こんにちは。最近、Webカメラやスマートフォンのカメラなどを取り上げているので、今回も似たようなことをしてみ... こんにちは。今日はJavaScriptでスマートフォンのカメラに写っているものを表示したり、停止したりしてみ... 情報科の目で見る数学科学習指導要領（４）Pythonでニュートン法と二分法（極限）.
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