Python+OpenCVで30行で顔認識する方法

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python + OpenCVで30行で顔認識

　今更ながらpython + OpenCVで顔認識（正確には顔検出）をやってみたのでメモです。以下のように30行もあれば顔検出ができてしまいます。汎用性とか気にしなければ20行でもいけそうですね。

# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import sys
cascade_path = "./haarcascade_frontalface_alt.xml"

color = (255, 255, 255) # color of rectangle for face detection

def face_detect(file):
    image = cv2.imread(file)
    image_gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    cascade = cv2.CascadeClassifier(cascade_path)
    facerect = cascade.detectMultiScale(image_gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=1, minSize=(1, 1))

    print "face rectangle"
    print facerect

    if len(facerect) > 0:
        for rect in facerect:
            cv2.rectangle(image, tuple(rect[0:2]),tuple(rect[0:2]+rect[2:4]), color, thickness=2)

    return image

if __name__ == '__main__':
    param = sys.argv
    if (len(param) != 2):
        print ("Usage: $ python " + param[0] + " sample.jpg")
        quit()  

    output_img = face_detect(param[1])
    cv2.imwrite('facedetect_' + param[1], output_img)

　pythonの設定は以下参照下さい。

　haarcascade_frontalface_alt.xmlというファイルが必要なので注意。OpenCVをインストールすれば自動的に一緒に入ってくるはずなので、以下のコマンドで探して、ファイルと同じ場所にコピーして下さい。

$ sudo find / -name haarcascade_frontalface_alt.xml

　顔認識に必要な画像は、以下の標準画像とかから探すとよいかもしれません。標準画像

　有名なLennaさんLenna.jpgを使用してみましょう。以下コマンドで顔認識できます。

$ python face_detect.py Lenna.jpg

　実行結果は以下のとおり f:id:karaage:20151124224426j:plain:w640

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　それでは、恒例のロンスタさん(id:lonestartx)提供のフリー素材でも試してみましょう。 f:id:karaage:20160709132426j:plain:w640

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　よい感じですね。

顔認識の仕組み

　参考リンク等によると、OpenCVの顔認識はHarrlike + Adaboostらしいです。一般的に物体認識する際は、特徴量を抽出して、学習器で判定するという流れになるのですが、Harrlikeが特徴量抽出の仕組みで、Adaboostが学習器ですね。仕組みは、以下の中部大学の資料が分かりやすいと思いました。

中部大学の資料