Python+OpenCVの顔認識技術を詳しく解説

顔認識は SF 映画でよく見られますが、今ではプログラミングを通じて実装することもできます。はは~~
OpenCV はインテル® オープンソースのコンピューター ビジョン ライブラリです。これは、画像処理とコンピューター ビジョンにおける多くの一般的なアルゴリズムを実装する一連の C 関数と少数の C++ クラスで構成されます。
OpenCV には、300 を超える C 関数を含むクロスプラットフォームの中レベルおよび高レベルの API があります。他の外部ライブラリには依存しませんが、一部は使用できます。また、Python、Ruby、MATLAB、その他の言語のインターフェイスも提供し、画像処理やコンピューター ビジョンにおける多くの一般的なアルゴリズムを実装します。

全体として、OpenCV の顔検出機能は非常に優れています。

レンダリングは次のとおりです:

次に、Python + OpenCVを使用して顔認識を実装します。

開発および実行環境:
Centos5.5
OpenCV
python2.7
PIL

以下のコード:

#!/usr/bin/python
# -*- コーディング: UTF-8 -*-

# face_detect.py

# OpenCV を使用した顔検出。以下のサンプル コードに基づいています:
# http://www.pythontab.com

# 使用法: python face_detect.py

import sys、os
#opencv ライブラリの紹介対応するコンポーネント
opencv.cv import より *
opencv.highgui import より *
#PIL ライブラリを導入します
PIL import Image, ImageDraw より

math import sqrt より

def detectObjects(image):
#まず画像を次のように変換します顔の位置を見つけるためのグレー度モード
greyscale = cvCreateImage(cvSize(image.width, image.height), 8, 1)
cvCvtColor(image, greyscale, CV_BGR2GRAY)

storage = cvCreateMemStorage(0)
cvClearMemStorage(s storage )
cvEqualizeHist(グレースケール, グレースケール)

カスケード = cvLoadHaarClassifierCascade(
'/usr/share/opencv/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml',
cvSize(1,1))
フェイス = cvHaarDetectObjects(グレースケール, カスケード, ストレージ, 1 .1 , 2,
CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING, cvSize(20,20))

result = []
for f inface:
result.append((f.x, f.y, f.x+f.width, f.y+f.height) ) )

結果を返す

def greyscale(r, g, b):
return int(r * .3 + g * .59 + b * .11)

def process(infile, outfile):

image = cvLoadImage(infile);
if image:
faces = detectObjects(image)

im = Image.open(infile)

iffaces:
draw = ImageDraw.Draw(im)
for f infaces:
描画します。 Rectangle (f, アウトライン=(255, 0, 255)) im.save(outfile, "JPEG",quality=100) else:
print "エラー: %s で顔を検出できません" % infile

if __name__ == "__main__":
process('input.jpg', 'output.jpg')

上記の例はたくさんの関数とメソッドを使用しているため、理解できません。理解できない場合は、オンラインで確認するか、マニュアルを使用してください。これらの助けを借りてこのコードを理解できる限り、重要なのは顔認識の実装アイデアをマスターすることです