opencvで顔認識

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--- opencvで顔認識 [2017/08/11]
adash333 [開発環境]
+++ opencvで顔認識 [2018/10/07] (現在)
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 Python 3.6
-Python3.6へのOpenCV3のインストールについては、[[windowsにopencv3をインストール|WindowsにOpenCV3をインストール]]をご覧ください。
+Python3.6へのOpenCV3のインストールについては、[[windowsにopencv3をインストール|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 ====
 <code>
@@ ライン 20: / ライン 20: @@
 jupyter notebook
 </code>
+==== 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。
+{{:pasted:20170811-233338.png}}
+{{:pasted:20170811-234329.png}}
+==== 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
+{{:pasted:20170811-233524.png}}
+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。
+{{:pasted:20170811-233800.png}}
+{{:pasted:20170811-233949.png}}
+コピーした後の状態
+{{:pasted:20170811-233349.png}}
+==== 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。
+<html>
+<script src="https://gist.github.com/adash333/1aed14fbdbc45efbda6a1b4a189ec711.js"></script>
+</html>
+実行した結果は以下の通り。
+{{:pasted:20170811-234628.png}}
+{{:pasted:20170811-234648.png}}
 ===== 参考 =====
@@ ライン 32: / ライン 72: @@
 PythonでOpenCV|haar-like cascade分類器で顔認識
+http://ai-coordinator.jp/opencv_face\\
+/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.1502461797.txt.gz · 最終更新: 2018/10/07 (外部編集)