opencvで顔認識
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opencvで顔認識 [2017/08/11] – [開発環境] adash333 | opencvで顔認識 [2017/08/11] – [4.顔認識スクリプトの実行] adash333 | ||
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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! | 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! | ||
- | Python3.6の環境でやろうと努力したが、xmlファイルの読み込みがうまくできなかった。 | + | 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。 |
- | そのため、Python3.5環境を作成してやってみる。 | ||
- | ===== 開発環境 | + | ==== 開発環境 ==== |
Windows 8.1\\ | Windows 8.1\\ | ||
Anaconda 4.4.0 (64-bit)\\ | Anaconda 4.4.0 (64-bit)\\ | ||
- | Python 3.5 | + | 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|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 install jupyter numpy matplotlib | ||
+ | jupyter notebook | ||
+ | </ | ||
+ | |||
+ | ==== 1.フォルダ構成 ==== | ||
+ | 今回は、\\ | ||
+ | C:/ | ||
+ | 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:// | ||
+ | |||
+ | {{: | ||
+ | |||
+ | {{: | ||
+ | |||
+ | ==== 3.OpneCV-master.zipのダウンロード ==== | ||
+ | 欲しいのは、https:// | ||
+ | |||
+ | https:// | ||
+ | {{: | ||
+ | |||
+ | 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。 | ||
+ | < | ||
+ | <script src=" | ||
+ | </ | ||
+ | 実行した結果は以下の通り。 | ||
+ | {{: | ||
+ | |||
+ | {{: | ||
===== 参考 ===== | ===== 参考 ===== | ||
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PythonでOpenCV|haar-like cascade分類器で顔認識 | PythonでOpenCV|haar-like cascade分類器で顔認識 | ||
+ | http:// | ||
+ | 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 by 127.0.0.1