ユーザ用ツール

サイト用ツール


サイドバー

目次

機械学習とは

プログラミング無しで機械学習

機械学習プログラミング入門

初めてのKeras2.0

初めてのTensorflow(YouTube)

初めてのChainer2.0

初めてのビットコイン

ビットコイン用語集

初めてのSolidityプログラミング

初めての医療統計

初めてのエクセルで医療統計

初めてのEZRで医療統計

初めてのRStudioでレポート作成

初めてのImageJで画像解析

スマホアプリ作成ソフトIonic3

スマホアプリ作成ソフトIonic4

Ionicのためのjavascript tips

その他

NiftyCloudMobileBackend

税金など

Dokuwiki

sidebar

opencvで顔認識

OpenCV3で顔認識

せっかくOpenCV3をインストールしたので、お決まりの顔認識をやってみたい!

xmlファイルのダウンロードのときに気をつける必要がある。

開発環境

Windows 8.1

Anaconda 4.4.0 (64-bit)

Python 3.6

Python3.6へのOpenCV3のインストールについては、こちら(WindowsにOpenCV3をインストール)をご覧ください。

python3.5の場合の開発環境作成

conda create -n py35 python=3.5
activate py35
conda install -c https://conda.anaconda.org/menpo opencv3
conda install jupyter numpy matplotlib
jupyter notebook

1.フォルダ構成

今回は、

C:/python/opencv/ フォルダ下に、

faces.jpg : 画像ファイル

haarcascade_frontalface_alt2.xml : OpenCV3顔検出用xmlファイル

を保存して、そのフォルダでipynbファイルを作成し、pythonスクリプトを入力します。

2.画像の用意

人の顔がうつっている写真を用意して保存する。今回は、https://www.photo-ac.com/から以下の画像をダウンロードして、faces.jpgという名前で保存した。

3.OpneCV-master.zipのダウンロード

欲しいのは、https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascadesの中のxmlファイル群なのだが、ダウンロードに失敗するリスクがあるので、最初は、全部一度にZIPファイル(約83MBもありますが)をダウンロードするのが間違いないです。

https://github.com/opencv/opencv

ZIPファイルをダウンロードして解凍したら、opencv-master.zip > opencv-master > data > haarcascades の中の、「haarcascade_frontalface_alt2.xml」を、上記のfaces.jpgと同じフォルダにコピー。

コピーした後の状態

4.顔認識スクリプトの実行

Anaconda Promptからjupyter notebookを起動して、以下のスクリプトをコピペして、Shift+Enterで実行。

実行した結果は以下の通り。

参考

https://github.com/hisafi/haarcascade_opencv

haar-like cascade detectorで顔認識

大阪Pythonの会#04のハンズオン資料

http://shikouno.hatenablog.com/entry/2017/07/28/231123

20170728
PythonでOpenCV|haar-like cascade分類器で顔認識

http://ai-coordinator.jp/opencv_face

2017/6/6
大量の画像から顔の部分のみトリミングして保存する方法

opencvで顔認識.txt · 最終更新: 2018/10/07 (外部編集)